6 métodos de transformación de datos en minería de datos

Los datos son actualmente uno de los ingredientes más importantes para el éxito de cualquier organización moderna. Dado que la ciencia de datos se clasifica entre los campos más interesantes para trabajar, las empresas están contratando científicos de datos para dar sentido a sus datos comerciales. Estos profesionales de datos utilizan un proceso llamado minería de datos para descubrir información oculta de las bases de datos de la empresa.

Pero, como la mayoría de estos datos no están estructurados, puede ser difícil de entender. Debe convertirse a un formato que sea más fácil de analizar. Para ello, los techies utilizan herramientas de transformación de datos.

En este artículo, aprenderemos sobre los diferentes métodos de transformación de datos en la minería de datos. Pero primero, veamos qué significa la minería de datos.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el método de análisis de datos para determinar patrones, correlaciones y anomalías en conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos consisten en datos provenientes de bases de datos de empleados, información financiera, listas de proveedores, bases de datos de clientes, tráfico de red y cuentas de clientes. Usando estadísticas, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), se pueden explorar grandes conjuntos de datos de forma manual o automática.

La minería de datos ayuda a las empresas a desarrollar mejores estrategias comerciales, mejorar las relaciones con los clientes, disminuir los costos y aumentar los ingresos.

En el proceso de minería de datos, primero se determina el objetivo comercial que se logrará utilizando los datos. Luego, los datos se recopilan de varias fuentes y se cargan en almacenes de datos, que es un depósito de datos analíticos. Además, se limpian los datos: se agregan los datos faltantes y se eliminan los datos duplicados. Se utilizan herramientas sofisticadas y modelos matemáticos para encontrar patrones dentro de los datos.

Los resultados se comparan con los objetivos comerciales para ver si se puede utilizar para las operaciones comerciales. Según la comparación, los datos se implementan dentro de la empresa. Luego se presenta usando gráficos o tablas fáciles de entender.

Aplicaciones de Minería de Datos

La minería de datos se utiliza en varios sectores:

• Las empresas multimedia utilizan la minería de datos para comprender el comportamiento del consumidor y lanzar campañas apropiadas.
• Las empresas financieras lo utilizan para comprender los riesgos del mercado, detectar fraudes financieros y obtener los mejores rendimientos de inversión.
• En las empresas minoristas, la minería de datos se utiliza para comprender las demandas de los clientes, su comportamiento, pronosticar las ventas y lanzar campañas publicitarias más específicas a través de modelos de datos.
• Las industrias manufactureras usan herramientas de minería de datos para administrar su cadena de suministro, mejorar el control de calidad y usar datos de máquinas para predecir defectos de maquinaria que ayuden en el mantenimiento.
• La minería de datos se utiliza para actualizar los sistemas de seguridad, detectar intrusiones y malware. El software de minería de datos se puede utilizar para analizar correos electrónicos y filtrar el spam de sus cuentas de correo electrónico.

Transformación de datos en minería de datos: los procesos

La transformación de datos en la minería de datos se realiza para combinar datos no estructurados con datos estructurados para analizarlos más tarde. También es importante cuando los datos se transfieren a un nuevo almacén de datos en la nube . Cuando los datos son homogéneos y están bien estructurados, es más fácil analizarlos y buscar patrones.

Por ejemplo, una empresa ha adquirido otra empresa y ahora tiene que consolidar todos los datos comerciales. La empresa más pequeña puede estar utilizando una base de datos diferente a la de la empresa matriz. Además, los datos en estas bases de datos pueden tener ID, claves y valores únicos. Todo esto debe formatearse para que todos los registros sean similares y puedan evaluarse.

Es por esto que se aplican métodos de transformación de datos. Y, se describen a continuación:

Suavizado de datos

Este método se utiliza para eliminar el ruido de un conjunto de datos. El ruido se conoce como los datos distorsionados y sin sentido dentro de un conjunto de datos. El suavizado utiliza algoritmos para resaltar las características especiales de los datos. Después de eliminar el ruido, el proceso puede detectar pequeños cambios en los datos para detectar patrones especiales.

Cualquier modificación de datos o tendencia puede ser identificada por este método.

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Agregación de datos

La agregación es el proceso de recopilar datos de una variedad de fuentes y almacenarlos en un solo formato. Aquí, los datos se recopilan, almacenan, analizan y presentan en un formato de informe o resumen. Ayuda a recopilar más información sobre un grupo de datos en particular. El método ayuda a recopilar grandes cantidades de datos.

Este es un paso crucial ya que la precisión y la cantidad de datos son importantes para un análisis adecuado. Las empresas recopilan datos sobre los visitantes de su sitio web. Esto les da una idea sobre la demografía de los clientes y las métricas de comportamiento. Estos datos agregados les ayudan a diseñar mensajes, ofertas y descuentos personalizados.

discretización

Este es un proceso de convertir datos continuos en un conjunto de intervalos de datos. Los valores de atributos continuos se sustituyen por etiquetas de intervalos pequeños. Esto hace que los datos sean más fáciles de estudiar y analizar. Si una tarea de minería de datos maneja un atributo continuo, entonces sus valores discretos pueden ser reemplazados por atributos de calidad constante. Esto mejora la eficiencia de la tarea.

Este método también se denomina mecanismo de reducción de datos, ya que transforma un gran conjunto de datos en un conjunto de datos categóricos. La discretización también utiliza algoritmos basados ​​en árboles de decisión para producir resultados breves, compactos y precisos cuando se utilizan valores discretos.

Generalización

En este proceso, los atributos de datos de bajo nivel se transforman en atributos de datos de alto nivel utilizando jerarquías de conceptos. Esta conversión de un nivel inferior a un nivel conceptual superior es útil para obtener una imagen más clara de los datos. Por ejemplo, los datos de edad pueden tener la forma de (20, 30) en un conjunto de datos. Se transforma en un nivel conceptual superior en un valor categórico (joven, viejo).

La generalización de datos se puede dividir en dos enfoques: proceso de cubo de datos (OLAP) y enfoque de inducción orientado a atributos (AOI) .

Construcción de atributos

En el método de construcción de atributos, los nuevos atributos se crean a partir de un conjunto de atributos existente. Por ejemplo, en un conjunto de datos de información de empleados, los atributos pueden ser el nombre del empleado, la ID del empleado y la dirección. Estos atributos se pueden usar para construir otro conjunto de datos que contenga información sobre los empleados que se unieron en el año 2019 únicamente.

Este método de reconstrucción hace que la minería sea más eficiente y ayuda a crear rápidamente nuevos conjuntos de datos.

Normalización

También llamado preprocesamiento de datos, esta es una de las técnicas cruciales para la transformación de datos en la minería de datos. Aquí, los datos se transforman para que caigan dentro de un rango determinado. Cuando los atributos están en diferentes rangos o escalas, el modelado y la extracción de datos pueden ser difíciles. La normalización ayuda a aplicar algoritmos de minería de datos y extraer datos más rápido.

Los métodos de normalización populares son:

• Normalización min-max
• Escala decimal
• Normalización de puntuación Z

Terminando

Las técnicas de transformación de datos en la minería de datos son importantes para desarrollar un conjunto de datos utilizable y realizar operaciones, como búsquedas, agregar marcas de tiempo e incluir información de geolocalización. Las empresas utilizan scripts de código escritos en Python o SQL o herramientas ETL (extracción, transformación, carga ) basadas en la nube para la transformación de datos.

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