7 funcionalidades de minería de datos que todo científico de datos debería conocer

Introducción

La minería de datos tiene una amplia aplicación en big data para predecir y caracterizar datos. La función es encontrar tendencias en ciencia de datos. En general, la minería de datos se clasifica como:

1. Minería de datos descriptiva: Proporciona cierto conocimiento sobre los datos, por ejemplo, conteo, promedio. Da información sobre lo que está sucediendo dentro de los datos sin ninguna idea previa. Exhibe las características comunes en los datos. En palabras simples, llega a conocer las propiedades generales de los datos presentes en la base de datos.
2. Minería de datos predictiva: Esto ayuda a los desarrolladores a comprender las características que no están explícitamente disponibles. Por ejemplo, la predicción del análisis empresarial en el próximo trimestre con el desempeño de los trimestres anteriores. En general, el análisis predictivo predice o infiere las características con los datos previamente disponibles.

La funcionalidad de la minería de datos se enumera a continuación.

1. Descripción de Clase/Concepto: Caracterización y Discriminación
2. Clasificación
3. Predicción
4. Análisis de asociación
5. Análisis de conglomerados
6. Análisis de valores atípicos
7. Análisis de Evolución y Desviación

1. Descripción de Clase/Concepto: Caracterización y Discriminación

Los datos se asocian con clases o conceptos para que puedan correlacionarse con los resultados. Por ejemplo, el nuevo modelo de iPhone se lanza en tres variantes para atender a los clientes objetivo según sus requisitos, como Pro, Pro max y Plus.

Caracterización de datos

Cuando se resumen las características generales de los datos, se denomina caracterización de datos. Produce las reglas características para la clase objetivo, como nuestros compradores de iPhone. Podemos recopilar los datos mediante consultas SQL simples y realizar funciones OLAP para generalizar los datos.

La técnica de inducción orientada a atributos también se utiliza para generalizar o caracterizar los datos con una interacción mínima del usuario. Los datos generalizados se presentan en varias formas, como tablas, gráficos circulares, gráficos de líneas, gráficos de barras y gráficos. La relación multidimensional entre los datos se presenta en una regla llamada regla de características de la clase objetivo.

Discriminación de datos

Compara los datos entre las dos clases. Generalmente, mapea la clase de destino con un grupo o clase predefinida. Compara y contrasta las características de la clase con la clase predefinida utilizando un conjunto de reglas llamadas reglas discriminantes. Los métodos utilizados en la discriminación de datos son similares a la caracterización de datos.

2. Clasificación

Utiliza modelos de datos para predecir las tendencias en los datos. Por ejemplo, el gráfico de gastos que muestra nuestra aplicación móvil o de banca por Internet se basa en nuestros patrones de gasto. Esto se usa a veces para definir nuestro riesgo de obtener un nuevo préstamo.

Utiliza métodos como IF-THEN, árbol de decisión, fórmulas matemáticas o red neuronal para predecir o analizar un modelo. Utiliza datos de entrenamiento para producir nuevas instancias para comparar con la existente.

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3. Predicción

La predicción encuentra los valores numéricos que faltan en los datos. Utiliza análisis de regresión para encontrar los datos no disponibles. Si falta la etiqueta de clase, la predicción se realiza mediante la clasificación. La predicción es popular debido a su importancia en la inteligencia empresarial. Hay dos maneras en que uno puede predecir los datos:

1. Predecir los datos no disponibles o faltantes mediante el análisis de predicción
2. Predecir la etiqueta de clase utilizando el modelo de clase construido previamente.

Es una técnica de pronóstico que nos permite encontrar valor en el futuro. Necesitamos tener un gran conjunto de datos de valores pasados ​​para predecir tendencias futuras.

4. Análisis de asociación

Relaciona dos o más atributos de los datos. Descubre la relación entre los datos y las reglas que los vinculan. Encuentra su aplicación ampliamente en las ventas al por menor. La sugerencia que muestra Amazon en la parte inferior, "Los clientes que compraron esto también compraron..." es un ejemplo en tiempo real de análisis de asociación.

Asocia atributos que frecuentemente se negocian juntos. Descubren lo que se denominan reglas de asociación y se utilizan ampliamente en el análisis de la cesta de la compra. Hay dos elementos para asociar los atributos. Uno es la confianza que dice la probabilidad de que ambos se asocien entre sí, y otro es el soporte, que dice la ocurrencia pasada de asociaciones.

Por ejemplo, eso si los móviles se compran con auriculares: el soporte es del 2% y la confianza del 40%. Esto significa que el 2% de las veces que los clientes compraron teléfonos móviles con auriculares. 40% de confianza es la probabilidad de que vuelva a ocurrir la misma asociación.

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5. Análisis de conglomerados

La clasificación no supervisada se denomina análisis de conglomerados. Es similar a la clasificación donde se agrupan los datos. A diferencia de la clasificación, en el análisis de conglomerados, la etiqueta de clase es desconocida. Los datos se agrupan en base a algoritmos de agrupamiento.

Los objetos que se agrupan de manera similar en un grupo. Habrá una gran diferencia entre un grupo y el otro. La agrupación se realiza para maximizar la similitud intraclase y minimizar la similitud intraclase. La agrupación en clústeres se aplica en muchos campos, como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de patrones y la bioinformática.

6. Análisis de valores atípicos

Cuando aparecen datos que no se pueden agrupar en ninguna de las clases, utilizamos el análisis de valores atípicos. Habrá ocurrencias de datos que tendrán atributos diferentes a cualquiera de las otras clases o modelos generales. Estos datos destacados se denominan valores atípicos. Por lo general, se consideran ruido o excepciones, y el análisis de estos valores atípicos se denomina minería de valores atípicos.

Estos valores atípicos pueden ser asociaciones valiosas en muchas aplicaciones, aunque generalmente se descartan como ruido. También se les llama excepciones o sorpresas, y es importante para identificarlas. Los valores atípicos se identifican mediante pruebas estadísticas que encuentran la probabilidad. Otros nombres para valores atípicos son:

1. desviados
2. Anormalidades
3. Discordante
4. Anomalías

7. Análisis de evolución y desviación

Con el análisis de evolución, obtenemos un agrupamiento de datos relacionado con el tiempo. Podemos encontrar tendencias y cambios en el comportamiento durante un período. Podemos encontrar características como datos de series de tiempo, periodicidad y similitud en las tendencias con un análisis tan distinto.

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Conclusión

La minería de datos y las funcionalidades de manera holística encuentran muchas aplicaciones, desde la ciencia espacial hasta el marketing minorista.

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