Introducción a las técnicas de minería de datos
En este tema, aprenderemos sobre las técnicas de minería de datos, ya que el avance en el campo de la tecnología de la información debe conducir a una gran cantidad de bases de datos en diversas áreas. Como resultado, existe la necesidad de almacenar y manipular datos importantes que puedan usarse más tarde para la toma de decisiones y mejorar las actividades de la empresa.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de extraer información útil y patrones de enormes datos. La minería de datos incluye la recopilación, extracción, análisis y estadísticas de datos. También se conoce como proceso de descubrimiento de conocimiento, minería de conocimiento a partir de datos o análisis de datos / patrones. La minería de datos es un proceso lógico de búsqueda de información útil para encontrar datos útiles. Una vez que se encuentran la información y los patrones, se puede utilizar para tomar decisiones para desarrollar el negocio. Las herramientas de minería de datos pueden dar respuestas a sus diversas preguntas relacionadas con su negocio que era demasiado difícil de resolver. También pronostican las tendencias futuras que permiten a los empresarios tomar decisiones proactivas.
La minería de datos implica tres pasos. Son
- Exploración : en este paso, los datos se borran y se convierten en otro formulario. También se determina la naturaleza de los datos.
- Identificación del patrón : el siguiente paso es elegir el patrón que hará la mejor predicción
- Implementación : los patrones identificados se utilizan para obtener el resultado deseado.
Beneficios de la minería de datos
- Predicción automatizada de tendencias y comportamientos.
- Se puede implementar en sistemas nuevos y en plataformas existentes
- Puede analizar una gran base de datos en minutos
- Descubrimiento automatizado de patrones ocultos
- Hay muchos modelos disponibles para comprender datos complejos fácilmente
- Es de alta velocidad, lo que facilita a los usuarios analizar una gran cantidad de datos en menos tiempo.
- Produce mejores predicciones
Lista de 7 técnicas importantes de minería de datos
Una de las tareas más importantes en Data Mining es seleccionar la técnica correcta de minería de datos. La técnica de minería de datos debe elegirse en función del tipo de negocio y el tipo de problema que enfrenta su negocio. Se debe utilizar un enfoque generalizado para mejorar la precisión y la rentabilidad del uso de técnicas de minería de datos. Básicamente, hay siete técnicas principales de minería de datos que se analizan en este artículo. También hay muchas otras técnicas de minería de datos, pero estas siete personas se consideran más utilizadas por los empresarios.
- Estadísticas
- Agrupamiento
- Visualización
- Árbol de decisión
- Reglas de asociación
- Redes neuronales
- Clasificación
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Técnicas estadísticas
La estadística de técnicas de minería de datos es una rama de las matemáticas que se relaciona con la recopilación y descripción de datos. La técnica estadística no es considerada como una técnica de minería de datos por muchos analistas. Pero aún así, ayuda a descubrir los patrones y construir modelos predictivos. Por esta razón, el analista de datos debe poseer algún conocimiento sobre las diferentes técnicas estadísticas. En el mundo de hoy, las personas tienen que lidiar con una gran cantidad de datos y derivar patrones importantes de ellos. Las estadísticas pueden ayudarlo en mayor medida a obtener respuestas a preguntas sobre sus datos, como
- ¿Cuáles son los patrones en su base de datos?
- ¿Cuál es la probabilidad de que ocurra un evento?
- ¿Qué patrones son más útiles para el negocio?
- ¿Cuál es el resumen de alto nivel que puede darle una vista detallada de lo que hay en la base de datos?
Las estadísticas no solo responden estas preguntas, sino que ayudan a resumir los datos y contarlos. También ayuda a proporcionar información sobre los datos con facilidad. A través de informes estadísticos, las personas pueden tomar decisiones inteligentes. Existen diferentes formas de estadísticas, pero la técnica más importante y útil es la recopilación y el recuento de datos. Hay muchas formas de recopilar datos como
- Histograma
- Media
- Mediana
- Modo
- Diferencia
- Max
- Min
- Regresión lineal
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Técnica de agrupamiento
La agrupación en clúster es una de las técnicas más antiguas utilizadas en la minería de datos. El análisis de agrupamiento es el proceso de identificar datos que son similares entre sí. Esto ayudará a comprender las diferencias y similitudes entre los datos. Esto a veces se llama segmentación y ayuda a los usuarios a comprender lo que sucede dentro de la base de datos. Por ejemplo, una compañía de seguros puede agrupar a sus clientes en función de sus ingresos, edad, naturaleza de la póliza y tipo de reclamos.
Existen diferentes tipos de métodos de agrupación. Son los siguientes
- Métodos de partición
- Métodos jerárquicos de aglomeración
- Métodos basados en densidad
- Métodos basados en cuadrícula
- Métodos basados en modelos
El algoritmo de agrupamiento más popular es el vecino más cercano. La técnica de vecino más cercano es muy similar a la agrupación. Es una técnica de predicción donde, para predecir qué es un valor estimado en un registro, busque registros con valores estimados similares en una base de datos histórica y use el valor de predicción del registro que está cerca del registro no clasificado. Esta técnica simplemente establece que los objetos que están más cerca unos de otros tendrán valores de predicción similares. A través de este método, puede predecir fácilmente los valores de los objetos más cercanos muy fácilmente. El vecino más cercano es el más fácil de usar, porque funcionan según el pensamiento de las personas. También funcionan muy bien en términos de automatización. Realizan cálculos complejos de ROI con facilidad. El nivel de precisión en esta técnica es tan bueno como las otras técnicas de minería de datos.
En los negocios, la técnica del vecino más cercano se usa con mayor frecuencia en el proceso de recuperación de texto. Se utilizan para encontrar los documentos que comparten las características importantes con ese documento principal que se han marcado como interesantes.
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Visualización
La visualización es la técnica más útil que se utiliza para descubrir patrones de datos. Esta técnica se utiliza al comienzo del proceso de minería de datos. Muchos tipos de investigación se están llevando a cabo en estos días para producir una proyección interesante de bases de datos, que se llama Búsqueda de proyección. Existe una gran cantidad de técnicas de minería de datos que producirán patrones útiles para buenos datos. Pero la visualización es una técnica que convierte los datos deficientes en buenos datos, lo que permite utilizar diferentes tipos de métodos de minería de datos para descubrir patrones ocultos.
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Técnica de árbol de decisión de inducción
Un árbol de decisión es un modelo predictivo y el nombre en sí mismo implica que se parece a un árbol. En esta técnica, cada rama del árbol se ve como una pregunta de clasificación y las hojas de los árboles se consideran particiones del conjunto de datos relacionados con esa clasificación en particular. Esta técnica se puede utilizar para análisis de exploración, procesamiento previo de datos y trabajo de predicción.
El árbol de decisión se puede considerar como una segmentación del conjunto de datos original donde la segmentación se realiza por una razón particular. Cada dato que viene bajo un segmento tiene algunas similitudes en la predicción de su información. Los árboles de decisión proporcionan resultados que el usuario puede comprender fácilmente.
La técnica del árbol de decisión es utilizada principalmente por los estadísticos para averiguar qué base de datos está más relacionada con el problema del negocio. La técnica del árbol de decisión se puede utilizar para el procesamiento previo de predicción y datos.
El primer y más importante paso en esta técnica es hacer crecer el árbol. La base del crecimiento del árbol depende de encontrar la mejor pregunta posible para cada rama del árbol. El árbol de decisión deja de crecer en cualquiera de las siguientes circunstancias.
- Si el segmento contiene solo un registro
- Todos los registros contienen características idénticas.
- El crecimiento no es suficiente para derramar más
CART, que significa árboles de clasificación y regresión, es un algoritmo de exploración y predicción de datos que selecciona las preguntas de una manera más compleja. Los prueba a todos y luego selecciona una mejor pregunta que se utiliza para dividir los datos en dos o más segmentos. Después de decidir sobre los segmentos, vuelve a hacer preguntas sobre cada uno de los nuevos segmentos individualmente.
Otra tecnología de árbol de decisión popular es CHAID (Detector de interacción automática Chi-Square). Es similar a CART pero difiere de una manera. CART ayuda a elegir las mejores preguntas, mientras que CHAID ayuda a elegir las divisiones.
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Red neuronal
La red neuronal es otra técnica importante utilizada por las personas en estos días. Esta técnica se usa con mayor frecuencia en las etapas iniciales de la tecnología de minería de datos. La red neuronal artificial se formó a partir de la comunidad de inteligencia artificial.
Las redes neuronales son muy fáciles de usar, ya que están automatizadas hasta cierto punto y, por eso, no se espera que el usuario tenga mucho conocimiento sobre el trabajo o la base de datos. Pero para que la red neuronal funcione de manera eficiente, necesita saber
- ¿Cómo están conectados los nodos?
- ¿Cuántas unidades de procesamiento se utilizarán?
- ¿Cuándo debe detenerse el proceso de capacitación?
Hay dos partes principales de esta técnica: el nodo y el enlace
- El nodo - que coincide libremente con la neurona en el cerebro humano
- El enlace, que coincide libremente con las conexiones entre las neuronas en el cerebro humano
Una red neuronal es una colección de neuronas interconectadas. que podría formar una sola capa o múltiples capas. La formación de neuronas y sus interconexiones se llaman arquitectura de la red. Hay una amplia variedad de modelos de redes neuronales y cada modelo tiene sus propias ventajas y desventajas. Cada modelo de red neuronal tiene arquitecturas diferentes y estas arquitecturas utilizan diferentes procedimientos de aprendizaje.
Las redes neuronales son una técnica de modelado predictivo muy fuerte. Pero no es muy fácil de entender incluso por expertos. Crea modelos muy complejos que son imposibles de entender completamente. Por lo tanto, para comprender la técnica de la red neuronal, las empresas están descubriendo nuevas soluciones. Ya se han sugerido dos soluciones.
- La primera solución es que la red neuronal se empaqueta en una solución completa que le permitirá ser utilizada para una sola aplicación
- La segunda solución es unir servicios de consultoría expertos.
La red neuronal se ha utilizado en varios tipos de aplicaciones. Esto se ha utilizado en el negocio para detectar fraudes que tienen lugar en el negocio.
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Técnica de la regla de asociación
Esta técnica ayuda a encontrar la asociación entre dos o más elementos. Ayuda a conocer las relaciones entre las diferentes variables en las bases de datos. Descubre los patrones ocultos en los conjuntos de datos que se utilizan para identificar las variables y la aparición frecuente de diferentes variables que aparecen con las frecuencias más altas.
La regla de asociación ofrece dos informaciones principales
- Soporte - ¿Con qué frecuencia se aplica la regla?
- Confianza : ¿con qué frecuencia la regla es correcta?
Esta técnica sigue un proceso de dos pasos.
- Encuentra todos los conjuntos de datos frecuentes
- Cree reglas de asociación sólidas a partir de los conjuntos de datos frecuentes
Hay tres tipos de reglas de asociación. Son
- Regla de asociación multinivel
- Regla de asociación multidimensional
- Regla de asociación cuantitativa
Esta técnica se usa con mayor frecuencia en la industria minorista para encontrar patrones en las ventas. Esto ayudará a aumentar la tasa de conversión y, por lo tanto, aumentará las ganancias.
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Clasificación
La clasificación de técnicas de minería de datos es la técnica de minería de datos más utilizada que contiene un conjunto de muestras pre-clasificadas para crear un modelo que puede clasificar el gran conjunto de datos. Esta técnica ayuda a derivar información importante sobre datos y metadatos (datos sobre datos). Esta técnica está estrechamente relacionada con la técnica de análisis de conglomerados y utiliza el árbol de decisión o el sistema de red neuronal. Hay dos procesos principales involucrados en esta técnica.
- Aprendizaje : en este proceso, los datos se analizan mediante el algoritmo de clasificación
- Clasificación : en este proceso, los datos se utilizan para medir la precisión de las reglas de clasificación
Existen diferentes tipos de modelos de clasificación. Son los siguientes
- Clasificación por árbol de decisión de inducción
- Clasificación Bayesiana
- Redes neuronales
- Máquinas de vectores de soporte (SVM)
- Clasificación basada en asociaciones
Un buen ejemplo de una técnica de clasificación es el proveedor de correo electrónico.
Conclusión:
De este artículo, hemos conocido las técnicas importantes de minería de datos. Y las características y especificaciones de cada una de las técnicas se explican en detalle. La minería de datos ha demostrado ser una herramienta importante en muchas áreas de negocios y las técnicas se utilizan mejor para derivar la solución a un problema. Por lo tanto, es muy importante que las empresas utilicen técnicas de minería de datos para ayudar a los empresarios a tomar decisiones inteligentes. No se puede utilizar una sola técnica para resolver el problema en los negocios. Todas las técnicas de minería de datos deben ir de la mano para resolver un problema.
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- ¿Qué es la visualización de datos?
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