Descripción general del proceso de minería de datos
La minería de datos es el acto y una forma de encontrar patrones y posibilidades dentro de los grandes conjuntos de datos que generalmente implica métodos como puntos de intersección en estadísticas, aprendizaje automático y sistemas de bases de datos. Es un subconjunto interdisciplinario de un campo de la informática junto con las estadísticas para un objetivo general de tomar información utilizando métodos inteligentes mediante el uso de un conjunto de datos y también transformando toda la información en una estructura comprensible muy nueva que se podría poner más allá uso. En este tema, vamos a aprender sobre el proceso de minería de datos.
Una de las tareas muy esenciales de la minería de datos se relaciona con el análisis automático y semiautomático de grandes cantidades de datos sin procesar e información para extraer el conjunto de patrones previamente desconocido y muy interesante, como grupos o un grupo de registros de datos, detección de anomalías (registros inusuales) y también en el caso de dependencias que utilizan minería de patrones secuenciales y minería de reglas de asociación. Esto hace uso de índices espaciales. Se puede saber que estos patrones se encuentran entre los tipos en los datos de entrada y se pueden usar en análisis adicionales, por ejemplo, en caso de análisis predictivo y aprendizaje automático. Se pueden obtener conjuntos de resultados más precisos una vez que comience a utilizar los sistemas de decisión de soporte.
¿Cómo funciona la minería de datos?
Hay una gran cantidad de datos en la industria en todos los dominios y se hace muy necesario tratar y procesar los datos en consecuencia. Básicamente, en pocas palabras, involucra el conjunto de procesos ETL como la extracción, transformación y carga de datos junto con todo lo demás que se requiere para que este ETL suceda. Esto implica la limpieza, transformación y procesamiento de datos para ser utilizados en varios sistemas y representaciones. Los clientes pueden hacer uso de estos datos procesados para analizar los negocios y las tendencias de crecimiento en sus empresas.
Ventajas del proceso de minería de datos
La ventaja de la minería de datos incluye no solo los relacionados con los negocios, sino también medicamentos, pronóstico del tiempo, atención médica, transporte, seguros, gobierno, etc. Algunas de las ventajas incluyen:
- Marketing / Retail: ayuda a todas las empresas y firmas de marketing a construir modelos basados en un conjunto histórico de datos e información para predecir la capacidad de respuesta a las campañas de marketing que prevalecen hoy en día, como la campaña de marketing en línea, el correo directo, etc.
- Finanzas / Banca: la minería de datos implica que las instituciones financieras brindan información sobre préstamos y también informes crediticios. Cuando el modelo se basa en información histórica, las instituciones financieras pueden determinar los préstamos buenos o malos. Además, las transacciones fraudulentas y sospechosas también son monitoreadas por los bancos.
- Fabricación: El equipo defectuoso y la calidad de los productos fabricados se pueden determinar haciendo uso de los parámetros óptimos para el control. Por ejemplo, para algunas de las industrias de desarrollo de semiconductores, la dureza y la calidad del agua se convierten en un desafío importante, ya que tienden a afectar la calidad del producto de su producto.
- Gobierno: los gobiernos pueden beneficiarse con el monitoreo y la medición de las actividades sospechosas para evitar actividades contra el lavado de dinero.
Diferentes etapas del proceso de minería de datos
- Limpieza de datos: esta es una etapa muy inicial en el caso de la minería de datos, donde la clasificación de los datos se convierte en un componente esencial para obtener el análisis final de datos. Implica identificar y eliminar datos inexactos y difíciles de un conjunto de tablas, bases de datos y conjuntos de registros. Algunas técnicas incluyen la ignorancia de la tupla que se encuentra principalmente cuando la etiqueta de clase no está en su lugar, la siguiente técnica requiere el llenado de los valores faltantes por sí solo, el reemplazo de los valores faltantes y los valores incorrectos con constantes globales o valores predecibles o medios.
- Integración de datos: es una técnica que implica la fusión del nuevo conjunto de información con el conjunto existente. Sin embargo, la fuente puede involucrar muchos conjuntos de datos, bases de datos o archivos planos. La implementación habitual para la integración de datos es la creación de un EDW (almacén de datos empresariales) que luego habla de dos conceptos: acoplamiento apretado y flojo, pero no profundicemos en los detalles.
- Transformación de datos: esto requiere la transformación de datos en formatos generalmente del sistema de origen al sistema de destino requerido. Algunas estrategias incluyen suavizado, agregación, normalización, generalización y construcción de atributos.
- Discretización de datos: las técnicas que pueden dividir el dominio del atributo continuo a lo largo de los intervalos se denominan discretización de datos en las que los conjuntos de datos se almacenan en pequeños fragmentos y, por lo tanto, nuestro estudio es mucho más eficiente. Dos estrategias implican la discretización de arriba hacia abajo y la discretización de abajo hacia arriba.
- Jerarquías de conceptos: minimizan los datos al reemplazar y recopilar conceptos de bajo nivel de conceptos de alto nivel. Los datos multidimensionales con múltiples niveles de abstracción están definidos por jerarquías conceptuales. Los métodos son Binning, análisis de histograma, análisis de conglomerados, etc.
- Evaluación de patrones y presentación de datos: si los datos se presentan de manera eficiente, tanto el cliente como los clientes pueden utilizarlos de la mejor manera posible. Después de pasar por el conjunto de etapas anterior, los datos se presentan en forma de gráficos y diagramas y, por lo tanto, se comprenden con un mínimo conocimiento estadístico.
Herramientas y técnicas de minería de datos
Las herramientas y técnicas de minería de datos implican la forma en que estos datos pueden extraerse y utilizarse de manera efectiva. Los siguientes dos se encuentran entre el conjunto más popular de herramientas y técnicas de minería de datos:
1. Lenguaje R: es una herramienta de código abierto que se usa para gráficos y computación estadística. Tiene una amplia variedad de pruebas estadísticas clásicas, clasificación, técnicas gráficas, análisis de series de tiempo, etc. Utiliza una instalación de almacenamiento efectiva y manejo de datos.
2. Minería de datos de Oracle: es conocido popularmente como ODM, que se convierte en una parte de la base de datos de análisis avanzado de Oracle, generando así información detallada y predicciones específicamente utilizadas para la detección del comportamiento del cliente, desarrollar perfiles de clientes junto con la identificación de formas y oportunidades de venta cruzada.
Conclusión
La minería de datos tiene que ver con la explicación de los datos históricos y también con un conjunto de datos de transmisión real y, por lo tanto, utiliza predicciones y análisis sobre los datos extraídos. Está estrechamente relacionado con la ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático, como la clasificación, la regresión, el agrupamiento, el aumento de XG, etc., ya que tienden a formar importantes técnicas de minería de datos.
Uno de los inconvenientes puede incluir la capacitación de recursos en el conjunto de software que puede ser una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. La minería de datos se convierte en un componente necesario del sistema actual y al hacer un uso eficiente del mismo, las empresas pueden crecer y predecir sus ventas e ingresos futuros. Espero que te haya gustado este artículo. Quédate con nosotros para más como estos.
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