¿Qué es la minería de datos?
Antes de comprender, primero los conceptos y técnicas de minería de datos, estudiaremos la minería de datos. La minería de datos es una característica de la conversión de datos en alguna información bien informada. Esto se refiere al proceso de obtener información nueva al analizar una gran cantidad de datos disponibles. Usando diversas técnicas y herramientas, uno puede predecir la información que se requiere de los datos, solo si el procedimiento seguido es correcto. Esto es útil en varias industrias para extraer parte de la información requerida para futuros análisis al reconocer algunos patrones en los datos existentes en bases de datos, almacenes de datos, etc.
Tipos de datos en minería de datos
Los siguientes son los tipos de datos en los que se puede realizar la extracción de datos:
- Bases de datos relacionales
- Almacenes de datos
- Base de datos avanzada y repositorios de información
- Bases de datos orientadas a objetos y relacionales
- Bases de datos transaccionales y espaciales
- Bases de datos heterogéneas y heredadas
- Base de datos multimedia y de transmisión
- Bases de datos de texto
- Minería de texto y minería web
Proceso de minería de datos
A continuación se encuentran los puntos para el proceso de minería de datos:
1. Entendimiento empresarial
Esta es la primera fase del proceso de implementación de minería de datos donde se comprenden claramente todas las necesidades y el objetivo comercial del cliente. Los objetivos adecuados de minería de datos se establecen teniendo en cuenta el escenario actual en el negocio y otros factores como recursos, supuestos, restricciones. Un plan adecuado de minería de datos debe ser detallado y debe cumplir con nuestros objetivos comerciales y de minería de datos.
2. Comprensión de datos
Esta fase actúa como un control de la cordura de los datos que se han recopilado de diversos recursos para los procesos de minería de datos. En primer lugar, todos los datos de las diferentes fuentes se recopilan en relación con el escenario empresarial de la organización que puede estar en las diversas bases de datos, archivos planos, etc. Se verifica que los datos recopilados coincidan correctamente, ya que pueden ser irrelevantes.
A veces, también es necesario verificar los metadatos para reducir los errores en los procesos de minería de datos. Se utilizan varias consultas de minería de datos para el análisis de datos correctos y, en función de los resultados, se puede verificar la calidad de los datos. También ayuda a analizar si falta información o no.
3. Preparación de datos
Este proceso consume el tiempo máximo del proyecto. Esta cara incluye un proceso llamado limpieza de datos para limpiar los datos que se han recopilado durante el proceso de comprensión de datos. El proceso de limpieza de datos se utiliza para limpiar los datos para excluir datos ruidosos incorrectos para los datos con valores faltantes.
4. Transformación de datos
En el siguiente estado, se realizan operaciones de transformación de datos que se utilizan para cambiar los datos para que sean útiles para el proceso de implementación de minería de datos. Aquí, transformación como agregación, generalizaciones, normalización o construcción de atributos para preparar los datos para el proceso de modelado de datos.
5. Modelado
Esta es la fase en la minería de datos donde se utiliza la técnica adecuada para determinar los patrones de datos. Se deben crear varios escenarios para verificar la calidad y validez de este modelo y para determinar si los objetivos que se han definido en el proceso de comprensión empresarial se están cumpliendo después de la implementación de esas técnicas. El patrón que se ha encontrado en este proceso se evalúa más a fondo y se envía para su implementación al equipo de operaciones comerciales para que pueda ayudar a mejorar la política comercial de las organizaciones.
6. Evaluación
En esta fase, se realiza la evaluación adecuada de los descubrimientos de minería de datos para intentar o no la implementación en los procesos de negocio. Se realiza una comparación adecuada con los descubrimientos y el plan de operaciones comerciales existente para evaluar adecuadamente el cambio de la información encontrada que debe agregarse a las operaciones comerciales actuales.
7. Despliegue
En esta fase, la información que se ha concluido utilizando los procesos de minería de datos se transforma de forma comprensible para los interesados no técnicos. Para este proceso, se crea un plan de implementación adecuado que incluye envío, mantenimiento y monitoreo de la información encontrada. De esta manera, se crea un informe de proyecto adecuado junto con las experiencias y las lecciones aprendidas durante el proceso para transferir nuestros descubrimientos de minería de datos al equipo de operaciones comerciales.
Por lo tanto, este proceso ayuda a mejorar la política comercial de una organización.
Técnicas de minería de datos
Las siguientes técnicas y tecnologías pueden ayudar a aplicar la función de minería de datos de la manera más eficiente:
1. Seguir los patrones
Reconocer los patrones en su conjunto de datos es una de las técnicas básicas en la minería de datos. Los datos se observan a intervalos regulares para reconocer alguna aberración. Por ejemplo, se puede ver si una persona en particular viaja por diferentes países, entonces esa persona requerirá reservar boletos regularmente, por lo tanto, se puede ofrecer una tarjeta de crédito especial.
2. Clasificación
Es una de las técnicas complejas para la minería de datos donde necesitamos hacer varias categorías discernibles usando varios atributos en los datos existentes. Estas categorías ayudan a llegar a varias conclusiones para nuestro uso futuro. Por ejemplo, al analizar los datos del tráfico en la ciudad, el tráfico del área se puede clasificar en bajo, medio y pesado. Esto ayudará a los viajeros a predecir el tráfico antes de tiempo.
3. Asociación
Esta técnica es similar a la técnica de seguimiento de patrones, pero aquí está relacionada con las variables vinculadas de forma dependiente. Eso significa que se encuentra el patrón para los datos relacionados que está vinculado a los datos existentes. El evento relacionado con el otro evento se rastrea y los patrones particulares se encuentran en esos datos. Por ejemplo, los datos de seguimiento de archivos para el tráfico en una ciudad en particular también se pueden rastrear, los lugares más visitados de una ciudad. Esto también puede ayudar a rastrear lugares famosos para visitar en la ciudad.
4. Detección de valores atípicos
Esta técnica está relacionada con la extracción de anomalías en el patrón de datos. Por ejemplo, la venta de un centro comercial genera una buena ganancia durante los 11 meses del año, pero en el último mes, las ventas se redujeron tanto que conducen a una pérdida. En estos casos, necesitamos descubrir cuál fue el factor que hizo la reducción en las ventas para poder evitarla la próxima vez. La técnica de encontrar dicha distracción en el patrón regular es parte de la técnica de detección de valores atípicos.
5. Agrupación
Esta técnica es similar a la clasificación, solo la diferencia radica en que selecciona el grupo de datos que tienen algunas similitudes y los coloca en un solo grupo. Por ejemplo, agrupar diferentes audiencias de un cine sobre la base de la frecuencia con la que vienen a los espectáculos, a qué hora acuden con mayor frecuencia y a qué género de película acuden.
6. Regresión
Esta técnica ayuda a establecer la relación entre las 2 variables de las que puede depender un análisis. Aquí tratamos de descubrir el patrón de cambio en la variable arreglando las otras variables dependientes. Por ejemplo, si necesitamos averiguar el patrón en las ventas de un producto en un centro comercial dependiendo de su disponibilidad, temporada, demanda, etc. Esto puede llevar al propietario a fijar el precio para venderlo.
7. Predicción
La característica más importante de la minería de datos es reducir los riesgos futuros y aumentar las ganancias de la organización mediante el estudio de los patrones existentes e históricos para los riesgos de ventas y crédito. Aquí, este tipo de tecnología nos ayuda a tomar decisiones futuras dependiendo del patrón encontrado en los datos históricos y actuales y teniendo en cuenta los cambios y riesgos del mercado. Esta técnica es más útil para la minería de datos.
Herramientas de minería de datos
Uno no necesita las últimas tecnologías particulares para realizar minería de datos. También se puede hacer utilizando los últimos sistemas de bases de datos y herramientas simples que están fácilmente disponibles en cualquier organización. También se puede crear su propia herramienta cuando falta la herramienta adecuada. La herramienta más popular que se usa ampliamente en la industria se detalla a continuación:
1. Lenguaje R
Esta es una herramienta de código abierto que se utiliza para computación estadística y gráficos. Esta herramienta ayuda en el manejo efectivo de datos y la facilidad de almacenamiento y todas estas características se deben a las siguientes técnicas:
- Estadístico
- Pruebas estadísticas clásicas
- Análisis de series temporales
- Clasificación
- Técnicas Gráficas
2. Oracle Data Mining
Esta herramienta es conocida popularmente como ODM, es parte de la base de datos Oracle Advanced Analytics. Esta herramienta ayuda a analizar datos en almacenes de datos y genera información detallada que ayuda aún más a hacer predicciones. Estas cosas ayudan a estudiar el comportamiento del cliente, los productos demandan anuncios y, por lo tanto, ayudan en incrementos de oportunidades de venta.
Desafíos que se enfrentan en la implementación de Data mine:
- Se necesitan expertos expertos para realizar consultas complejas de minería de datos.
- Los modelos actuales pueden no encajar en las bases de datos del estado futuro. Puede que no se ajusten a los estados futuros.
- Dificultades enfrentadas en la gestión de grandes bases de datos.
- Puede surgir la necesidad de modificar las prácticas comerciales para utilizar la información que se ha descubierto.
- Las bases de datos heterogéneas y la información que llega a nivel mundial pueden dar como resultado información compleja e integrada.
- La minería de datos tiene el requisito previo de que los datos deben ser de naturaleza diversa, de lo contrario, los resultados pueden ser inexactos.
Conclusión: conceptos y técnicas de minería de datos
- La minería de datos es una forma de rastrear los datos pasados y hacer un análisis futuro con ellos.
- Es lo mismo que extraer la información requerida para el análisis de los activos de última fecha que ya están presentes en las bases de datos.
- La minería de datos se puede hacer en varios tipos de bases de datos como bases de datos espaciales, RDBMS, almacenes de datos, bases de datos múltiples y heredadas, etc.
- Todo el proceso de minería incluye comprensión empresarial, comprensión de datos, preparación de datos, modelado, evolución e implementación.
- Hay varias técnicas de minería de datos disponibles para que la minería de datos funcione de manera eficiente, como la clasificación, la asociación de regresión, etc. El uso depende del escenario.
- Las herramientas de minería de datos más efectivas son R-language y Oracle Data.
- La principal desventaja de la minería de datos es la dificultad de capacitar a expertos para operar ese software de análisis.
- Existen diversas industrias que utilizan la minería de datos para su análisis, como banca, manufactura, supermercados, proveedores de servicios minoristas, etc.
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