Introducción a los modelos en minería de datos
Data Mining utiliza datos sin procesar para extraer información o, de hecho, extrae la información requerida de los datos. La minería de datos se utiliza en la gama más diversa de aplicaciones, incluida la predicción de modelos políticos, la predicción de modelos de patrones climáticos, la predicción de clasificación de sitios web, etc. Además de estas, la minería de datos también se utiliza en organizaciones que utilizan grandes datos como fuente de datos sin procesar para extraer la información requerida. datos que pueden calmar el complejo a la vez.
Técnicas utilizadas en minería de datos
El modo de minería de datos se crea aplicando el algoritmo sobre los datos sin procesar. El modelo de minería es más que el algoritmo o el controlador de metadatos. Es un conjunto de datos, patrones, estadísticas que pueden ser útiles en los nuevos datos que se obtienen para generar las predicciones y obtener alguna inferencia sobre las relaciones. Las siguientes son algunas de las técnicas que se utilizan en la minería de datos.
1. Técnica descriptiva de minería de datos
Generalmente se prefiere esta técnica para generar tabulación cruzada, correlación, frecuencia, etc. Estas técnicas descriptivas de minería de datos se utilizan para obtener información sobre la regularidad de los datos mediante el uso de datos sin procesar como entrada y para descubrir patrones importantes. Las otras aplicaciones de esto, el análisis es comprender los grupos cautivadores en el área más amplia de los datos sin procesar.
2. Técnica de minería de datos predictiva
El objetivo principal de la técnica de minería predictiva es identificar resultados futuristas en lugar de la tendencia actual. Hay muchas funciones que se utilizan para la predicción del valor objetivo. Las técnicas que se incluyen en esta categoría son la clasificación, la regresión y el análisis de series de tiempo. El modelado de datos es una compulsión para este análisis predictivo, que utiliza algunas variables para predecir los datos futuristas inciertos para otras variables.
Tipos de modelos en minería de datos
Pocos de los modelos de minería de datos se mencionan a continuación junto con su descripción:
1. Modelos de reclamo de fraude
El fraude es el desafío que enfrentan muchas industrias y especialmente la industria de seguros. Estas industrias necesitan predecir constantemente el uso de los datos sin procesar para que los reclamos de fraude se puedan entender y actuar sobre ellos. Podemos rastrear las reclamaciones que llegan en forma de datos sin procesar e identificar la probabilidad de que sea fraudulenta, lo que puede generar grandes ahorros para la compañía de seguros.
2. Modelos de clonación de clientes
El modelo de clonación de clientes puede predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de responder en función de las características de los "mejores clientes" de la organización.
3. Modelos de respuesta
Los modelos de respuesta de minería de datos predictivos ayudan a las organizaciones a identificar los patrones de uso que segregan su base de clientes para que la organización pueda establecer contacto con esos clientes. Este modelo de respuesta es el mejor método para predecir e identificar la base de clientes o prospectos para el objetivo de un producto en particular, la oferta está en línea con el uso de un modelo desarrollado. Estos tipos de modelos se aplican en la identificación de los clientes que tienen muchas posibilidades de poseer la característica de ser objetivo.
4. Modelos predictivos de ingresos y ganancias
Los modelos de predicción de ingresos y ganancias combinan las características de respuesta o no respuesta con una estimación de ingresos dada, especialmente si los tamaños ordenados, los márgenes difieren ampliamente o las facturas mensuales. Como sabemos que no todas las respuestas tienen el mismo o igual valor y el modelo que puede aumentar las respuestas no necesariamente nos beneficia. La técnica predictiva de ingresos y ganancias indica que aquellos encuestados que tienen muchas probabilidades de aumentar los ingresos o el margen delta de ganancias con su respuesta que los otros respondedores. Estos son algunos de los tipos de modelos y hay muchos más que pueden ayudar a combinar los datos necesarios del conjunto de datos sin procesar.
Algoritmos de minería de datos
Hay muchos algoritmos de minería de datos que están presentes, discutiremos algunos de ellos aquí. Veamos por qué requerimos el algoritmo para extraer los datos. En el mundo de hoy, donde la generación de datos es enorme y los datos grandes son bastante comunes, necesitamos tener algún tipo de algoritmo que se aplique para predecir el patrón y el análisis. Tenemos diferentes algoritmos basados en el modelo de minería que queremos aplicar a nuestros datos. Algunos de ellos se muestran a continuación:
1. Algoritmo ingenuo de Bayes
El algoritmo Naive Bayes se basa en el teorema bayesiano y este algoritmo se utiliza cuando las dimensiones de los datos son más altas. El clasificador bayesiano es capaz de proporcionar la salida posible al ingresar los datos sin procesar. Aquí también existe la posibilidad de agregar los nuevos datos sin procesar en el tiempo de ejecución y obtener las predicciones. Un ingenuo clasificador de Bayes considerará todas las probabilidades antes de comprometerse con la salida.
2. Algoritmo ANN
Este algoritmo ANN está inspirado en redes neuronales biológicas y es como una arquitectura de computadora típica. Este algoritmo utiliza funciones de aproximación en grandes cantidades de datos inciertos para obtener algún patrón. Generalmente se representan como un sistema de neuronas interconectadas que pueden recibir información y realizar el cálculo para proporcionar la salida.
3. Algoritmo SVM
Este algoritmo SVM ha llamado mucho la atención en la última década y se aplica a la más amplia gama de aplicaciones. Este algoritmo se basa en la teoría del aprendizaje estadístico y la evaluación de riesgos estructurales y el principio de minimización. Tiene la capacidad de identificar los límites de decisión y también se denomina hiperplano que puede producir una separación óptima de clases y, por lo tanto, crear la mayor distancia posible entre el hiperplano segregante. SVM es la técnica de clasificación más robusta y precisa, pero tiene la desventaja de un mayor costo y tiempo.
Ventajas de los modelos de minería de datos
Hay muchas ventajas de los modelos de minería de datos y algunos de ellos se enumeran a continuación:
- Estos modelos ayudan a la organización a identificar el patrón de compra del cliente y luego sugieren los pasos apropiados que se pueden tomar para aumentar los ingresos.
- Estos modelos pueden ayudarnos a aumentar la optimización del sitio web para que el cliente pueda descubrir fácilmente las cosas requeridas.
- Estos modelos nos ayudan con campañas de marketing que identifican el área y los métodos favorables.
- Nos ayudará a identificar la porción del cliente y sus necesidades para que se puedan suministrar los productos requeridos
- Ayuda a aumentar la fidelidad a la marca.
- Ayuda a medir la rentabilidad de los factores que aumentan los ingresos.
Conclusión
Por lo tanto, hemos visto la definición de minería de datos y por qué es necesaria y hemos entendido la diferencia entre los modelos descriptivos y predictivos de mezcla de datos. Además, hemos visto algunos modelos de mezcla de datos y algunos algoritmos que ayudan a la organización a obtener una mejor visión de los datos sin procesar. En el último, hemos visto algunas ventajas con los modelos de minería de datos.
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