Técnicas de Minería de Datos: Tipos de Datos, Métodos, Aplicaciones

Las empresas en estos días están recopilando datos a un ritmo muy sorprendente. Las fuentes de este enorme flujo de datos son variadas. Podría provenir de transacciones con tarjetas de crédito, datos de clientes disponibles públicamente, datos de bancos e instituciones financieras, así como los datos que los usuarios deben proporcionar solo para usar y descargar una aplicación en sus computadoras portátiles, teléfonos móviles, tabletas y computadoras de escritorio.

No es fácil almacenar cantidades tan masivas de datos. Por lo tanto, muchos servidores de bases de datos relacionales se construyen continuamente para este propósito. También se están desarrollando sistemas de protocolo transaccional en línea o OLTP para almacenar todo eso en diferentes servidores de bases de datos. Los sistemas OLTP juegan un papel vital para ayudar a las empresas a funcionar sin problemas.

Son estos sistemas los responsables de almacenar los datos que salen de las transacciones más pequeñas en la base de datos. Por lo tanto, los datos relacionados con la venta, la compra, la gestión del capital humano y otras transacciones se almacenan en servidores de bases de datos mediante sistemas OLTP.

Ahora, los altos ejecutivos necesitan acceso a hechos basados ​​en datos para basar sus decisiones. Aquí es donde el procesamiento analítico en línea o los sistemas OLAP entran en escena. Los almacenes de datos y otros sistemas OLAP se construyen cada vez más debido a esta necesidad de los altos ejecutivos. No solo necesitamos datos, sino también los análisis asociados a ellos para tomar decisiones mejores y más rentables. Los sistemas OLTP y OLAP funcionan en conjunto.

Los sistemas OLTP almacenan todas las cantidades masivas de datos que generamos a diario. Estos datos luego se envían a los sistemas OLAP para construir análisis basados ​​en datos. Si aún no lo sabe, déjenos decirle que los datos juegan un papel muy importante en el crecimiento de una empresa. Puede ayudar a tomar decisiones basadas en el conocimiento que pueden llevar a una empresa al siguiente nivel de crecimiento. El examen de datos nunca debe ocurrir superficialmente.

No sirve para el propósito. Necesitamos analizar datos para enriquecernos con el conocimiento que nos ayudará a tomar las decisiones correctas para el éxito de nuestro negocio. Todos los datos con los que nos han inundado estos días no sirven de nada si no estamos aprendiendo nada de ellos. Los datos disponibles para nosotros son tan grandes que es humanamente imposible para nosotros procesarlos y darles sentido. La minería de datos o descubrimiento de conocimiento es lo que necesitamos para resolver este problema. Conozca otras aplicaciones de minería de datos en el mundo real.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso que ayuda a extraer información de un conjunto de datos determinado para identificar tendencias, patrones y datos útiles. El objetivo de utilizar la minería de datos es tomar decisiones basadas en datos a partir de enormes conjuntos de datos.

La minería de datos funciona junto con el análisis predictivo, una rama de la ciencia estadística que utiliza algoritmos complejos diseñados para trabajar con un grupo especial de problemas. El análisis predictivo primero identifica patrones en grandes cantidades de datos, que la minería de datos generaliza para predicciones y pronósticos. La minería de datos tiene un propósito único, que es reconocer patrones en conjuntos de datos para un conjunto de problemas que pertenecen a un dominio específico.

Lo hace mediante el uso de un algoritmo sofisticado para entrenar un modelo para un problema específico. Cuando conoce el dominio del problema que está tratando, incluso puede usar el aprendizaje automático para modelar un sistema que sea capaz de identificar patrones en un conjunto de datos. Cuando ponga a trabajar el aprendizaje automático, estará automatizando el sistema de resolución de problemas como un todo, y no necesitará crear una programación especial para resolver cada problema que encuentre.

También podemos definir la minería de datos como una técnica de investigación de patrones de datos que pertenecen a perspectivas particulares. Esto nos ayuda a categorizar esos datos en información útil. Esta información útil luego se acumula y ensambla para almacenarse en servidores de bases de datos, como almacenes de datos, o usarse en algoritmos y análisis de minería de datos para ayudar en la toma de decisiones. Además, se puede utilizar para generar ingresos y reducir costes, entre otros fines.

La minería de datos es el proceso de buscar grandes conjuntos de datos para buscar patrones y tendencias que no se pueden encontrar utilizando técnicas de análisis simples. Hace uso de algoritmos matemáticos complejos para estudiar datos y luego evaluar la posibilidad de que ocurran eventos en el futuro en función de los hallazgos. También se conoce como descubrimiento de conocimiento de datos o KDD.

Las empresas utilizan la minería de datos para extraer información específica de grandes volúmenes de datos para encontrar soluciones a sus problemas comerciales. Tiene la capacidad de transformar datos sin procesar en información que puede ayudar a las empresas a crecer tomando mejores decisiones. La minería de datos tiene varios tipos, incluida la minería de datos pictóricos, la minería de texto, la minería de redes sociales, la minería web y la minería de audio y video, entre otros.

Leer: Minería de datos vs Aprendizaje automático

Proceso de minería de datos

Antes de que pueda ocurrir la minería de datos real , existen varios procesos involucrados en la implementación de la minería de datos . Así es cómo:

Paso 1: Investigación comercial : antes de comenzar, debe tener una comprensión completa de los objetivos de su empresa, los recursos disponibles y los escenarios actuales en consonancia con sus requisitos. Esto ayudaría a crear un plan de minería de datos detallado que alcance de manera efectiva los objetivos de las organizaciones.

Paso 2: Comprobaciones de la calidad de los datos : a medida que los datos se recopilan de varias fuentes, es necesario verificarlos y compararlos para garantizar que no haya cuellos de botella en el proceso de integración de datos. El control de calidad ayuda a detectar cualquier anomalía subyacente en los datos, como la interpolación de datos faltantes, manteniendo los datos en óptimas condiciones antes de que se sometan a la extracción.

Paso 3: Limpieza de datos: se cree que el 90 % del tiempo se dedica a seleccionar, limpiar, formatear y anonimizar los datos antes de extraerlos.

Paso 4: Transformación de datos : consta de cinco subetapas, aquí, los procesos involucrados preparan los datos en conjuntos de datos finales. Implica:

• Suavizado de datos: aquí, el ruido se elimina de los datos.
• Resumen de datos: en este proceso se aplica la agregación de conjuntos de datos.
• Generalización de datos: aquí, los datos se generalizan reemplazando cualquier dato de bajo nivel con conceptualizaciones de alto nivel.
• Normalización de datos: aquí, los datos se definen en rangos establecidos.
• Construcción de atributos de datos: los conjuntos de datos deben estar en el conjunto de atributos antes de la extracción de datos .

Paso 5: Modelado de datos: para una mejor identificación de los patrones de datos, se implementan varios modelos matemáticos en el conjunto de datos, en función de varias condiciones. Aprenda ciencia de datos para comprender y utilizar el poder de la minería de datos.

Tipos de datos que se pueden minar

1. Datos almacenados en la base de datos

Una base de datos también se denomina sistema de gestión de bases de datos o DBMS. Cada DBMS almacena datos que están relacionados entre sí de una forma u otra. También tiene un conjunto de programas de software que se utilizan para administrar los datos y facilitar el acceso a ellos. Estos programas de software cumplen muchos propósitos, incluida la definición de la estructura de la base de datos, asegurándose de que la información almacenada permanezca segura y consistente, y administrando diferentes tipos de acceso a datos, como compartido, distribuido y concurrente.

Una base de datos relacional tiene tablas que tienen diferentes nombres, atributos y pueden almacenar filas o registros de grandes conjuntos de datos. Cada registro almacenado en una tabla tiene una clave única. El modelo entidad-relación se crea para proporcionar una representación de una base de datos relacional que presenta entidades y las relaciones que existen entre ellas.

2. Almacén de datos

Un almacén de datos es una única ubicación de almacenamiento de datos que recopila datos de múltiples fuentes y luego los almacena en forma de un plan unificado. Cuando los datos se almacenan en un almacén de datos, se someten a limpieza, integración, carga y actualización. Los datos almacenados en un almacén de datos se organizan en varias partes. Si desea información sobre datos que se almacenaron hace 6 o 12 meses, la obtendrá en forma de resumen.

3. Datos transaccionales

La base de datos transaccional almacena registros que se capturan como transacciones. Estas transacciones incluyen la reserva de vuelos, la compra de clientes, hacer clic en un sitio web y otros. Cada registro de transacción tiene una identificación única. También enumera todos los artículos que lo convirtieron en una transacción.

4. Otros tipos de datos

También tenemos muchos otros tipos de datos que son conocidos por su estructura, significados semánticos y versatilidad. Se utilizan en muchas aplicaciones. Estos son algunos de esos tipos de datos: flujos de datos, datos de diseño de ingeniería, datos de secuencia, datos de gráficos, datos espaciales, datos multimedia y más.

Técnicas de Minería de Datos

1. Asociación

Es una de las técnicas de minería de datos más utilizadas de todas las demás. En esta técnica, se utiliza una transacción y la relación entre sus elementos para identificar un patrón. Esta es la razón por la cual esta técnica también se conoce como técnica de relación. Se utiliza para realizar un análisis de la cesta de la compra, que se realiza para averiguar todos aquellos productos que los clientes compran juntos de forma regular.

Esta técnica es muy útil para los minoristas que pueden usarla para estudiar los hábitos de compra de diferentes clientes. Los minoristas pueden estudiar los datos de ventas del pasado y luego buscar productos que los clientes compren juntos. Luego, pueden poner esos productos muy cerca unos de otros en sus tiendas minoristas para ayudar a los clientes a ahorrar tiempo y aumentar sus ventas.

2. Agrupación

Esta técnica crea grupos de objetos significativos que comparten las mismas características. La gente a menudo lo confunde con la clasificación, pero si entienden correctamente cómo funcionan estas dos técnicas, no tendrán ningún problema. A diferencia de la clasificación que coloca los objetos en clases predefinidas, el agrupamiento coloca los objetos en clases definidas por él.

Tomemos un ejemplo. Una biblioteca está llena de libros sobre diferentes temas. Ahora el desafío es organizar esos libros de manera que los lectores no tengan ningún problema para encontrar libros sobre un tema en particular. Podemos usar el agrupamiento para mantener libros con similitudes en un estante y luego darles a esos estantes un nombre significativo. Los lectores que buscan libros sobre un tema en particular pueden ir directamente a ese estante. No tendrán que recorrer toda la biblioteca para encontrar su libro.

3. Clasificación

Esta técnica tiene su origen en el aprendizaje automático. Clasifica elementos o variables en un conjunto de datos en grupos o clases predefinidos. Utiliza programación lineal, estadísticas, árboles de decisión y redes neuronales artificiales en minería de datos, entre otras técnicas. La clasificación se utiliza para desarrollar software que se puede modelar de manera que sea capaz de clasificar elementos en un conjunto de datos en diferentes clases.

Por ejemplo, podemos usarlo para clasificar a todos los candidatos que asistieron a una entrevista en dos grupos: el primer grupo es la lista de los candidatos que fueron seleccionados y el segundo es la lista que presenta a los candidatos que fueron rechazados. El software de minería de datos se puede utilizar para realizar este trabajo de clasificación.

4. Predicción

Esta técnica predice la relación que existe entre las variables independientes y dependientes, así como entre las variables independientes solas. Se puede usar para predecir ganancias futuras dependiendo de la venta. Supongamos que el beneficio y la venta son variables dependientes e independientes, respectivamente. Ahora, según lo que dicen los datos de ventas anteriores, podemos hacer una predicción de ganancias del futuro usando una curva de regresión.

5. Patrones secuenciales

Esta técnica tiene como objetivo utilizar datos de transacciones y luego identificar tendencias, patrones y eventos similares en ellos durante un período de tiempo. Los datos históricos de ventas se pueden usar para descubrir artículos que los compradores compraron juntos en diferentes épocas del año. Las empresas pueden dar sentido a esta información recomendando a los clientes que compren esos productos en momentos en que los datos históricos no sugieren que lo harían. Las empresas pueden utilizar ofertas y descuentos lucrativos para impulsar esta recomendación.

Aplicaciones de minería de datos

A continuación, se muestran algunas de las aplicaciones de minería de datos más útiles. Conozca más sobre ellas.

1. Salud

La minería de datos tiene el potencial de transformar completamente el sistema de salud. Se puede usar para identificar las mejores prácticas basadas en datos y análisis, lo que puede ayudar a los centros de atención médica a reducir costos y mejorar los resultados de los pacientes. La minería de datos, junto con el aprendizaje automático, las estadísticas, la visualización de datos y otras técnicas se pueden utilizar para marcar la diferencia. Puede ser útil al pronosticar pacientes de diferentes categorías. Esto ayudará a los pacientes a recibir cuidados intensivos cuando y donde lo deseen. La minería de datos también puede ayudar a las aseguradoras de atención médica a identificar actividades fraudulentas.

2. Educación

El uso de la minería de datos en la educación aún se encuentra en su fase incipiente. Su objetivo es desarrollar técnicas que puedan utilizar datos provenientes de entornos educativos para la exploración del conocimiento. Los propósitos para los que se espera que sirvan estas técnicas incluyen estudiar cómo el apoyo educativo afecta a los estudiantes, respaldar las necesidades futuras de los estudiantes y promover la ciencia del aprendizaje, entre otros. Las instituciones educativas pueden usar estas técnicas no solo para predecir cómo les irá a los estudiantes en los exámenes, sino también para tomar decisiones precisas. Con este conocimiento, estas instituciones pueden enfocarse más en su pedagogía de enseñanza.

3. Análisis de la cesta de la compra

Esta es una técnica de modelado que utiliza hipótesis como base. La hipótesis dice que si compra ciertos productos, es muy probable que también compre productos que no pertenecen a ese grupo al que suele comprar. Los minoristas pueden utilizar esta técnica para comprender los hábitos de compra de sus clientes. Los minoristas pueden usar esta información para realizar cambios en el diseño de su tienda y hacer que las compras sean mucho más fáciles y que consuman menos tiempo para los clientes.

4. Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)

CRM implica adquirir y mantener clientes, mejorar la lealtad y emplear estrategias centradas en el cliente. Todas las empresas necesitan datos de los clientes para analizarlos y utilizar los hallazgos de manera que puedan construir una relación duradera con sus clientes. La minería de datos puede ayudarlos a hacer eso.

5. Ingeniería de fabricación

Una empresa de fabricación depende mucho de los datos o la información que tiene a su disposición. La minería de datos puede ayudar a estas empresas a identificar patrones en procesos que son demasiado complejos para que los entienda una mente humana. Pueden identificar las relaciones que existen entre diferentes elementos de diseño a nivel de sistema, incluidas las necesidades de datos del cliente, la arquitectura y la cartera de productos.

La minería de datos también puede resultar útil para pronosticar el tiempo total requerido para el desarrollo del producto, el costo involucrado en el proceso y las expectativas que las empresas pueden tener del producto final.

6. Finanzas y banca

El sistema bancario ha sido testigo de la generación de cantidades masivas de datos desde el momento en que se digitalizó. Los banqueros pueden usar técnicas de minería de datos para resolver los problemas financieros y de horneado que enfrentan las empresas al descubrir correlaciones y tendencias en los costos de mercado y la información comercial. Este trabajo es demasiado difícil sin la minería de datos, ya que el volumen de datos que manejan es demasiado grande. Los gerentes de los sectores bancario y financiero pueden usar esta información para adquirir, retener y mantener un cliente.

Más información: Minería de reglas de asociación

7. Detección de fraude

Las actividades fraudulentas cuestan a las empresas miles de millones de dólares cada año. Los métodos que se utilizan habitualmente para detectar fraudes son demasiado complejos y consumen mucho tiempo. La minería de datos proporciona una alternativa simple. Todo sistema ideal de detección de fraude necesita proteger los datos de los usuarios en todas las circunstancias. Se supervisa un método para recopilar datos, y luego estos datos se clasifican en datos fraudulentos o no fraudulentos. Estos datos se utilizan para entrenar un modelo que identifica cada documento como fraudulento o no fraudulento.

8. Patrones de seguimiento

Conocida como una de las técnicas fundamentales de minería de datos , generalmente comprende el seguimiento de patrones de datos para obtener conclusiones comerciales. Para una organización, podría significar cualquier cosa, desde identificar un aumento de las ventas o aprovechar nuevos datos demográficos.

9. Clasificación

Para derivar metadatos relevantes, la técnica de clasificación en la minería de datos ayuda a diferenciar los datos en clases separadas:

• Según el tipo de fuentes de datos, extraídos

Dependiendo del tipo de datos manejados como datos basados ​​en texto, datos multimedia, datos espaciales, datos de series de tiempo, etc.

• Basado en el marco de datos involucrado

Cualquier conjunto de datos que se base en la base de datos orientada a objetos, base de datos relacional, etc.

• Basado en funcionalidades de minería de datos

Aquí, los conjuntos de datos se diferencian según el enfoque adoptado, como aprendizaje automático, algoritmos, estadísticas, base de datos o almacén de datos, etc.

• Basado en la interacción del usuario en la minería de datos

Los conjuntos de datos se utilizan para diferenciar en función de sistemas basados ​​en consultas, sistemas autónomos.

10. Asociación

También conocida como técnica de relación, los datos se identifican en función de la relación entre los valores en la misma transacción. Es especialmente útil para las organizaciones que intentan detectar tendencias en compras o preferencias de productos. Dado que está relacionado con el comportamiento de compra de los clientes, una organización puede desglosar los patrones de datos en función del historial de compras de los compradores.

11. Detección de anomalías

Si se identifica un elemento de datos que no coincide con un comportamiento anterior, es un valor atípico o una excepción. Este método profundiza en el proceso de creación de tales excepciones y lo respalda con información crítica.

Generalmente, las anomalías pueden ser distantes en su origen, pero también viene con la posibilidad de encontrar un área de enfoque. Por lo tanto, las empresas a menudo usan este método para rastrear la intrusión del sistema, la detección de errores y controlar el estado general del sistema. Los expertos prefieren la emisión de anomalías de los conjuntos de datos para aumentar las posibilidades de corrección.

12. Agrupación

Tal como suena, esta técnica implica recopilar objetos de datos idénticos en los mismos grupos. Según las diferencias, los grupos a menudo consisten en usar métricas para facilitar la máxima asociación de datos. Dichos procesos pueden ser útiles para perfilar a los clientes en función de sus ingresos, frecuencia de compra, etc.

Consulte: Diferencia entre ciencia de datos y minería de datos

13. Regresión

Un proceso de minería de datos que ayuda a predecir el comportamiento y el rendimiento del cliente, las empresas lo utilizan para comprender la correlación y la independencia de las variables en un entorno. Para el desarrollo de productos, dicho análisis puede ayudar a comprender la influencia de factores como las demandas del mercado, la competencia, etc.

14. Predicción

Como su nombre lo indica, esta convincente técnica de minería de datos ayuda a las empresas a hacer coincidir patrones basados ​​en registros de datos actuales e históricos para el análisis predictivo del futuro. Si bien algunos de los enfoques involucran aspectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, algunos pueden llevarse a cabo a través de algoritmos simples.

Las organizaciones a menudo pueden predecir ganancias, derivar valores de regresión y más con tales técnicas de minería de datos .

15. Patrones secuenciales

Se utiliza para identificar patrones sorprendentes, tendencias en los datos de transacciones disponibles en un momento determinado. Para descubrir artículos que los clientes prefieren comprar en diferentes épocas del año, las empresas ofrecen ofertas en dichos productos.

Leer : Ideas de proyectos de minería de datos

16. Árboles de decisión

Una de las técnicas de minería de datos más utilizadas ; aquí, una condición simple es el quid del método. Dado que dichos términos tienen múltiples respuestas, cada una de las soluciones se ramifica en más estados hasta que se llega a la conclusión. Obtenga más información sobre los árboles de decisión.

17. Visualización

Ningún dato es útil sin visualizarlo de la manera correcta, ya que siempre está cambiando. Los diferentes colores y objetos pueden revelar valiosas tendencias, patrones e información sobre los vastos conjuntos de datos. Por lo tanto, las empresas a menudo recurren a paneles de visualización de datos que automatizan el proceso de generación de modelos numéricos.

18. Redes neuronales

Representa la conexión de un modelo particular de aprendizaje automático con una técnica de aprendizaje basada en IA. Dado que está inspirado en el sistema neuronal multicapa que se encuentra en la anatomía humana, representa con precisión el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático. Puede ser cada vez más complejo y, por lo tanto, debe tratarse con extremo cuidado.

19. Almacenamiento de datos

Si bien significa almacenamiento de datos, simboliza el almacenamiento de datos en forma de almacenes en la nube. Las empresas a menudo utilizan un método de minería de datos tan preciso para tener un análisis de datos en tiempo real más profundo. Obtenga más información sobre el almacenamiento de datos.

Herramientas de minería de datos

Toda esa inferencia de inteligencia artificial y aprendizaje automático debe haberlo llevado a preguntarse si para la implementación de minería de datos , no necesitaría nada menos. Es posible que eso no sea del todo cierto, ya que, con la ayuda de la mayoría de las bases de datos sencillas, puede realizar el trabajo con la misma precisión.

Además, lea sobre las aplicaciones de minería de datos más útiles.

Conclusión

La minería de datos reúne diferentes métodos de una variedad de disciplinas, incluida la visualización de datos, el aprendizaje automático, la gestión de bases de datos, las estadísticas y otros. Estas técnicas se pueden hacer para trabajar juntas para abordar problemas complejos. Generalmente, el software o los sistemas de minería de datos hacen uso de uno o más de estos métodos para tratar con diferentes requisitos de datos, tipos de datos, áreas de aplicación y tareas de minería.

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