¿Qué es la minería de datos?
También se conoce como descubrimiento de conocimiento o descubrimiento de datos. Como todos sabemos, muchas organizaciones grandes operan en diferentes lugares y cada lugar genera grandes volúmenes de datos (una forma de tera a petabytes) y es necesario que las compañías tomen decisiones de todas esas fuentes para tomar una decisión estratégica. Para analizar, administrar y tomar decisiones rápidas, necesitamos transformarnos en todos los dominios. El método para extraer información útil de un repositorio de datos se llama minería de datos. Se centran en el descubrimiento basado en datos, respectivamente. Estas tareas se pueden clasificar en dos formas: predictivas y descriptivas. Para procesar los petabytes de datos de minería de datos se requieren supercomputadoras y clústeres informáticos. Los tipos de minería de datos incluyen aprendizaje supervisado y no supervisado.
Definición
Es una tecnología poderosa con un gran potencial para extraer datos / patrones predictivos ocultos del gran repositorio (bases de datos, texto, imágenes) que utiliza métodos científicos, algoritmos para extraer conocimiento de datos (un tipo de datos está estructurado) en diferentes formas. Es un proceso analítico para explorar una gran cantidad de datos mediante la aplicación de patrones de detección a esos datos para obtener nuevos subconjuntos de datos para mejorar el proceso comercial y la toma de decisiones.
Comprensión de la minería de datos
La minería generalmente se realiza en una base de datos con diferentes conjuntos de datos y se almacena en formato de estructura, para entonces se descubre información oculta, por ejemplo, los servicios en línea como Google requieren grandes cantidades de datos para publicitar a sus usuarios, en tal caso la minería analiza la búsqueda proceso para consultas para entregar datos de clasificación relevantes. Las herramientas y técnicas utilizadas en el proceso de minería son clasificaciones (predicen el caso más probable), asociación (identificación de variables relacionadas entre sí), predicción (predicen el valor de una variable con la otra). Para un buen reconocimiento de patrones, hace uso del aprendizaje automático. Se implementa una amplia variedad de algoritmos para tomar información relevante de las consultas.
¿Cómo hace la minería de datos que trabajar sea tan fácil?
Facilitan el trabajo al predecir el comportamiento del cliente y utilizan estas herramientas para buscar patrones de datos. Convierte los datos en bruto en información estructurada. Los pasos involucrados en este proceso son:
- Extraen y cargan datos en un almacén de datos (que requiere preprocesamiento) que se almacenan en la base de datos multidimensional (que hace análisis de corte cúbico, dados y formato cúbico).
- Mediante el uso de software de aplicación, proporcionan acceso a datos a analistas de negocios.
- Presentar esta información en un formato fácilmente comprensible, como gráficos.
- Necesidad de aumentar el volumen y la diversidad de datos.
En resumen, podemos decir que funciona en tres simples pasos. Son la preparación de datos (exploración), la elección de varios modelos para la construcción y validación, la etapa de implementación (generar los resultados esperados). Por otro lado, no es tan simple trabajar, ya que es esencial que la minería de datos comprenda qué y cómo se puede implementar en todos los flujos de datos con la respectiva producción masiva de datos en las organizaciones. Entre los ejemplos de minería de datos se incluyen el comercio electrónico, la gestión de la relación con el cliente, la banca, la atención médica y los elementos esenciales primarios en marketing. En todas estas aplicaciones, se aplican algoritmos de minería de datos para preparar predicciones y extraer patrones de datos.
Principales empresas de minería de datos
Muchas de las principales compañías líderes utilizan este dominio para garantizar el éxito del mercado, aumentar los ingresos e identificar a los clientes para que su negocio sea bueno. Son :
- Google: busca información relevante en las consultas.
- Cignus Web
- Oráculo
- IBM y SAP
- Datum Informatics
- IBM Cognos: análisis de autoservicio de BI
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue -Servicios de minería de datos.
- WizSoft,
- Tecnologías neuronales: proporciona productos y servicios.
- Amazon - Servicio de producto.
- Delta - Servicio de línea aérea (Monitoreo de comentarios de los clientes).
- Sun tech -Servicio de investigación web
Los diversos subconjuntos de minería de datos
Algunas de las técnicas de minería incluyen predicción, clasificación, regresión, agrupamiento, asociación, árboles de decisión, detección de reglas, vecino más cercano. Divide los conjuntos de datos en dos tipos. Son un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. Los otros subconjuntos de minería de datos con relación a los datos son ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático, Big Data, visualización de datos. La principal diferencia entre ellos es que la minería sigue siendo un analista y crea un algoritmo para descubrir la estructura de los datos. La minería recopila datos primero y realiza el proceso inductivo mientras que otros no encuentran patrones.
¿Qué se puede hacer con Data Mining?
Necesitamos considerar la minería de datos como primitiva porque mejora el servicio al cliente y aumenta el servicio de producción. Con esto, podemos optimizar los datos analizando los datos en campos como Salud, telecomunicaciones, Manufacturas, finanzas y seguros. Está orientado hacia aplicaciones y está menos preocupado por encontrar relaciones con variables. Ayuda a una organización a ahorrar dinero, identifica los patrones de compra en un supermercado, define nuevos clientes, predice las tasas de respuesta de los clientes. Funciona con tres tipos de datos: metadatos (datos sobre sí mismo), datos transaccionales y no operativos. El Gobierno hace uso de la minería de datos para rastrear el fraude, rastrear la estrategia del juego, la venta cruzada.
Trabajando con minería de datos
El proceso inicial incluye la limpieza de los datos de diferentes fuentes, que es una parte esencial. Para ello, utilizan varias técnicas llamadas análisis estadístico, aprendizaje automático. Una herramienta de visualización de datos es una de las herramientas versátiles para la minería de datos. El método que se utiliza para trabajar con eso se llama modelado predictivo. El proceso de minería de datos consiste en exploración, validación / verificación, implementación. La tarea involucra
- Se genera la declaración del problema.
- Comprender los datos con el fondo.
- Implementación de enfoques de modelado.
- Identificar la medición del rendimiento e interpretar los datos.
- Visualizando los datos con resultados.
Funciona con algunas herramientas como Rapid Miner, Orange, que son de código abierto. Las técnicas de modelado utilizadas aquí son redes bayesianas, redes neuronales, árboles de decisión, regresión lineal y logística, algoritmos genéticos, conjuntos difusos. Las tareas principales de la minería de datos son:
- Clasificación
- Agrupamiento
- Regresión
- Resumen
- Modelado de dependencia
- Descubra la detección
Ventajas de la minería de datos
Hay muchas ventajas, algunos puntos se dan a continuación:
- Mejoran la planificación y la toma de decisiones en el proceso y maximizan la reducción de costos.
- Es fácil para el usuario analizar una gran cantidad de datos en un proceso rápido.
- Son útiles para predecir tendencias futuras por la tecnología utilizada. Y otra popularidad de las tecnologías de minería de datos son las interfaces gráficas que facilitan los programas.
- Nos ayudan a encontrar actos fraudulentos en el análisis de mercado y en la minería de datos de fabricación, mejoran la usabilidad y el diseño. También se pueden utilizar para fines no comerciales.
- Mejora los ingresos de la empresa y reduce el costo en los negocios.
- Se usan en diferentes dominios como agricultura, medicina, genética, bioinformática y análisis sentimental.
- Ayuda a los especialistas en marketing a predecir el comportamiento de compra del producto por parte de los clientes y se ha utilizado para la ingeniería de energía eléctrica y una mejor comprensión del cliente.
- También ayudan a las transacciones con tarjeta de crédito y a la detección fraudulenta.
- La minería se usa ampliamente en la agricultura para predecir problemas de fermentación utilizando el enfoque de K-Means.
Habilidades de minería de datos requeridas
Para convertirse en un experto en minería de datos, necesitan una tecnología única y habilidades interpersonales. Las habilidades técnicas incluyen herramientas analíticas como MySQL, Hadoop y lenguajes de programación como Python, Perl, Java. Y necesita comprender conceptos estadísticos, inducción de conocimiento, estructuras de datos y algoritmos y conocimiento práctico de Hadoop y MapReduce. Se requieren habilidades en las siguientes áreas como DB2, herramientas ETL, Oracle. Si desea destacarse de otros mineros de datos, la necesidad de aprender Machine Learning es muy importante. Para identificar patrones de los datos, entonces los conceptos básicos de matemáticas son obligatorios para calcular números, proporciones, correlación y pasos de regresión. Para enseñar uno debe tener un concepto de base de datos como esquemas, relaciones, lenguaje de consulta de estructura. Un especialista en minería de datos debe tener conocimiento en Inteligencia de negocios, especialmente software de programación y experiencia en el sistema operativo, especialmente Linux, y también una sólida formación en ciencia de datos para dar pasos importantes en una carrera.
¿Por qué deberíamos usar Data Mining?
Se ubica en la cima de las tecnologías clave que tendrán más impacto en las organizaciones en los próximos años, por eso la minería es importante. Ayudan a explorar e identificar patrones de datos. Están conectados al almacén de datos y a las redes neuronales responsables de la extracción. En marketing, la segmentación y la agrupación siguen el comportamiento de compra. Para búsquedas relevantes en la minería de documentos, la minería extrae las páginas a lo largo de la web. Su responsabilidad incluye realizar investigaciones en análisis de datos e interpretar resultados. Un uso importante de la minería de datos es ayudar a la detección de fraudes y desarrollar modelos para comprender las características basadas en los patrones. La minería se utiliza para ayudar en la recopilación de observaciones y para encontrar correlaciones y relaciones entre los hechos. Las funcionalidades incluyen caracterización de datos, análisis de valores atípicos, discriminación de datos, asociación y análisis de agrupamiento.
Las claves del éxito en la minería son:
- Fuente de datos
- Algoritmos Apropiados
- Minería científica
- Mayor velocidad de procesamiento
Alcance de minería de datos
La minería de patrones frecuente ha ampliado el análisis de datos y tiene un puntaje profundo en las metodologías de minería. La minería tiene un enorme alcance en organizaciones grandes y pequeñas con perspectivas notables. Tienen predicciones automáticas de tendencias que incluyen encontrar fraudulentos y maximizar el ROI en el futuro. Descubrimiento de patrones desconocidos del pasado. Las técnicas utilizadas en la minería son conceptos avanzados como la lógica neuronal y difusa para mejorar sus resultados y obtener rápidamente recursos de la búsqueda. Puede encontrar el alcance futuro en minería de datos distribuida, minería de datos de secuencia, minería de datos espacial y geográfica, multimedia.
¿Por qué necesitamos minería de datos?
En el mundo empresarial actual, la minería de datos se ha utilizado en diferentes sectores con fines analíticos, todo lo que el usuario necesita es esa información clara, esto aumenta el alcance de la minería de datos. Con esta técnica, podemos analizar los datos y convertirlos en datos significativos que luego ayudan a tomar decisiones y predicciones inteligentes en una organización. En la industria de TI, la minería acelera Internet y el tiempo de respuesta del sitio es fácil con la ayuda de la herramienta de minería. Las compañías paramédicas pueden extraer conjuntos de datos para identificar agentes. Podrá examinar el comportamiento del cliente, encontrar patrones y relaciones y predecir la estrategia comercial futura. Elimina el tiempo y la mano de obra necesarios para clasificar grandes bases de datos. Proporcionan una identificación clara de patrones ocultos para superar los riesgos en los negocios. La minería de datos identifica valores atípicos en los datos. Ayuda a comprender al cliente y mejorar su servicio para alcanzar el objetivo del usuario.
¿Quién es el público adecuado para aprender tecnologías de minería de datos?
- El público adecuado son los gerentes de TI, los analistas de datos que buscan un crecimiento profesional y mejorar la administración de datos, herramientas para una minería de datos exitosa.
- Expertos que trabajan en el almacenamiento de datos y herramientas de informes e inteligencia de negocios también.
- Puede ser tomado por principiantes con buenas habilidades lógicas y analíticas.
- Programadores de software, seis consultores sigma.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
El mundo de la ciencia de datos ofrece más puestos en las organizaciones. La demanda de especialistas en minería es vital ya que las empresas buscan expertos con habilidades y experiencia en minería de datos sobresalientes. El minero de datos utiliza software estadístico para analizar datos y mejorar las soluciones comerciales. Un especialista en minería de datos es un papel esencial en el equipo de ciencia de datos y, por lo tanto, su potencial se valora más en empresas de todos los tamaños.
Conclusión
Está creciendo rápidamente en tecnología en el mundo actual, ya que todos necesitan que sus datos se utilicen en el enfoque correcto para obtener información precisa. Las redes sociales como Facebook, Twitter, etc. y las compras en línea como Amazon, son datos que describen que los datos se han recopilado y capturado, debemos extraer datos estratégicos de esos datos. Para este propósito, la minería de datos está evolucionando a nivel mundial. Se combinan con big data y el aprendizaje automático para ver mejores conocimientos con la organización. Se trata de predecir el futuro para el análisis. Dado que las empresas siguen actualizando, necesitan rastrear las últimas tendencias mineras para superar las competencias desafiantes, mientras que la minería ayuda a obtener información basada en el conocimiento. Y esta tecnología se puede utilizar en muchas aplicaciones de la vida real como telecomunicaciones, biomedicina, marketing y finanzas, industria minorista.
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