Introducción a los tipos de minería de datos
El término "Minería de datos" significa que debemos analizar un conjunto de datos grande y extraer datos de la misma para representar la esencia de lo que los datos quieren decir. Muy similar a la forma en que se realiza la extracción de carbón, donde se extrae carbón debajo del suelo utilizando diversas herramientas, la extracción de datos también tiene herramientas asociadas para aprovechar al máximo los datos. Una interpretación errónea muy común con la minería de datos es que se considera algo en el que intentamos extraer nuevos datos, pero no siempre es cierto. También se refiere a algo donde tratamos de obtener significado de los datos que ya tenemos. Por lo tanto, la minería de datos en sí misma es un vasto campo en el que en los próximos párrafos profundizaremos específicamente en las herramientas de minería de datos. En este artículo, analizaremos los tipos de minería de datos.
¿Qué es la minería de datos?
Como se mencionó anteriormente sobre la minería de datos, la minería de datos es un proceso en el que intentamos sacar lo mejor de los datos. Las herramientas de minería de datos actúan como un puente entre los datos y la información de los datos. En algunos blogs, la minería de datos también se denomina descubrimiento de conocimiento. Aquí nos gustaría dar una breve idea sobre el proceso de implementación de minería de datos para que la intuición detrás de la minería de datos sea clara y fácil de entender para los lectores. Debajo del diagrama de flujo representa el flujo:
En el proceso discutido anteriormente, hay herramientas en cada nivel y trataríamos de profundizar en las más importantes.
Tipos de minería de datos
La minería de datos se puede realizar en los siguientes tipos de datos:
1. Suavizado (preparar los datos)
Este método particular de técnica de minería de datos viene bajo el género de preparar los datos. La intención principal de esta técnica es eliminar el ruido de los datos. Aquí los algoritmos como exponencial simple, la media móvil se utilizan para eliminar el ruido. Durante el análisis exploratorio, esta técnica es muy útil para visualizar tendencias / sentimientos.
2. Agregación (preparar los datos)
Como el término sugiere, se agrega un grupo de datos para lograr más información. Esta técnica se emplea para dar una visión general de los objetivos comerciales y se puede realizar de forma manual o utilizando un software especializado. Esta técnica generalmente se emplea en Big Data, ya que Big Data no proporciona la información requerida en su conjunto.
3. Generalización (preparar los datos)
Nuevamente, como su nombre indica, esta técnica se emplea para generalizar los datos en su conjunto. Esto es diferente de la agregación en una forma en que los datos durante la generalización no se agrupan para lograr más información, pero a su vez, se generaliza todo el conjunto de datos. Esto permitirá que un modelo de ciencia de datos se adapte a puntos de datos más nuevos.
4. Normalización (preparar los datos)
En esta técnica, se presta especial atención a los puntos de datos para llevarlos a la misma escala de análisis. Por ejemplo, la edad y el salario de una persona caen en diferentes escalas de medición, por lo tanto, trazarlos en un gráfico no nos ayudará a obtener ninguna información útil sobre las tendencias presentes como una característica colectiva. Usando la normalización, podemos llevarlos a una escala igual para que se pueda realizar una comparación manzana a manzana.
5. Selección de atributos / características (preparar los datos)
En esta técnica, empleamos métodos para realizar una selección de características para que el modelo utilizado para entrenar los conjuntos de datos pueda implicar un valor para predecir los datos que no ha visto. Esto es muy análogo a elegir el atuendo adecuado de un armario lleno de ropa para adaptarse al evento. Las características no relevantes pueden afectar negativamente el rendimiento del modelo, y mucho menos mejorar el rendimiento.
6. Clasificación (modelar los datos)
En esta técnica de minería de datos, tratamos grupos conocidos como "clases". En esta técnica, empleamos las características seleccionadas (como se discutió en el punto anterior) colectivamente para grupos / categorías. Por ejemplo, en una tienda, si tenemos que evaluar si una persona comprará un producto o no, hay una "n" cantidad de características que podemos usar colectivamente para obtener un resultado de Verdadero / Falso.
7. Seguimiento de patrones
Esta es una de las técnicas básicas empleadas en la minería de datos para obtener información sobre tendencias / patrones que los puntos de datos pueden exhibir. Por ejemplo, podemos determinar una tendencia de más ventas durante un fin de semana o días festivos en lugar de entre semana o días laborables.
8. Análisis de valores atípicos o detección de anomalías
Aquí, así como su nombre lo indica, esta técnica se utiliza para encontrar o analizar valores atípicos o anomalías. Los valores atípicos o las anomalías no son puntos de datos negativos, solo son algo que se destaca de la tendencia general de todo el conjunto de datos. Al identificar los valores atípicos, podemos eliminarlos por completo del conjunto de datos, lo que ocurre cuando se realiza la preparación de los datos. O bien, esta técnica también se usa ampliamente en modelos de conjuntos de datos para predecir valores atípicos.
9. Agrupación
Esta técnica es bastante similar a la clasificación, pero la única diferencia es que no conocemos el grupo en el que caerán los puntos de datos después de la agrupación después de la recopilación de características. Este método se usa generalmente para agrupar personas para orientar recomendaciones de productos similares.
10. Regresión
Esta técnica se usa para predecir la probabilidad de una característica con la presencia de otras características. Por ejemplo, podemos formular la probabilidad del precio de un artículo con respecto a la demanda, la competencia y algunas otras características.
11. Red neuronal
Esta técnica se basa en el principio de cómo funcionan las neuronas biológicas. Al igual que las neuronas en el cuerpo humano, las neuronas en una red neuronal en el trabajo de minería de datos también actúan como la unidad de procesamiento y conectan a otra neurona para transmitir la información a lo largo de la cadena.
12. Asociación
En este método de minería de datos, se determina la relación entre las diferentes características y, a su vez, se utiliza para encontrar patrones ocultos o análisis relacionados según los requisitos comerciales. Por ejemplo, usando la asociación podemos encontrar características correlacionadas entre sí y, por lo tanto, enfatizar la eliminación de cualquiera para eliminar algunas funciones redundantes y mejorar la potencia / tiempo de procesamiento.
Conclusión
Para concluir, hay diferentes requisitos que uno debe tener en cuenta mientras se realiza la extracción de datos. Hay que tener mucho cuidado con lo que se espera que sea la salida para poder utilizar las técnicas correspondientes para lograr el objetivo. Aunque la minería de datos es un espacio en evolución, hemos intentado crear una lista exhaustiva para todo tipo de herramientas en la minería de datos anterior para los lectores.
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