Ejemplos más comunes de minería de datos

¡Habla sobre extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos, habla sobre minería de datos!

Minería de datos, descubrimiento de conocimiento o análisis predictivo: todos estos términos significan lo mismo. Desglosados ​​en palabras más simples, estos términos se refieren a un conjunto de técnicas para descubrir patrones en un gran conjunto de datos. Estos patrones ayudan a crear un modelo predictivo para estar al tanto de los comportamientos futuros en la ciencia de datos.
Hoy en día, la mayoría de las organizaciones, independientemente de su dominio, buscan capitalizar su Big Data y, por lo tanto, utilizan métodos analíticos sofisticados. A medida que creció el consumo de Big Data, también creció la necesidad de minería de datos. Hoy, podemos ver ejemplos de minería de datos en todas partes a nuestro alrededor.

Veamos algunos ejemplos de minería de datos con los que te encuentras con frecuencia en tu vida cotidiana:

1. Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Tanto la Inteligencia Artificial como el Aprendizaje Automático están ganando mucha relevancia en el mundo actual, y el mérito es de la Minería de Datos. ¿De qué otra forma se puede hacer que un sistema sea "inteligente artificialmente" sin alimentarlo con datos y patrones relevantes? Y, ¿cómo se extraen patrones relevantes si no es por Data Mining?
Uno de los ejemplos más comunes de inteligencia artificial y aprendizaje automático que probablemente encuentre todos los días son los amados sistemas de recomendación. ¿Te ha pasado alguna vez que después de comprar un producto en Amazon, te muestran una lista de productos recomendados y terminas comprando uno de esos en un abrir y cerrar de ojos? ¿Cómo Amazon logró esto? Estudiando y analizando a fondo sus datos y comportamientos pasados. Usando sus tendencias de comportamiento, Amazon puede clasificar los productos según la probabilidad de que compre el producto. Mientras que Amazon y otros sitios web de comercio electrónico usan IA para mostrar recomendaciones de productos, las plataformas de transmisión de videos y música como Spotify y Netflix usan lo mismo para seleccionar mejor sus listas de reproducción.

Los ejemplos mencionados anteriormente utilizan Inteligencia Artificial además de los datos extraídos. Sin embargo, también es posible el uso inverso, es decir, puede desarrollar teorías y luego utilizar la minería de datos para fortalecer su teoría. Por ejemplo, si un automóvil autónomo ve un Maruti rojo que excede la velocidad el doble del límite de velocidad, podría desarrollar la teoría de que todos los Maruti rojos exceden la velocidad. Esta IA puede usar métodos de minería de datos para fortalecer o debilitar la teoría.
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2. Proveedores de servicio

Los proveedores de servicios han estado utilizando Data Mining para retener clientes durante mucho tiempo. El uso de técnicas de Business Intelligence y Data Mining permite a estos proveedores de servicios predecir la "abandono", un término que se usa cuando un cliente los deja por otro proveedor de servicios.
Hoy en día, todos los proveedores de servicios tienen terabytes de datos sobre sus clientes. Estos datos incluyen cosas como su información de facturación, interacciones de servicios al cliente, visitas al sitio web y demás. Mediante la extracción y el análisis de estos datos, los proveedores de servicios asignan una puntuación de probabilidad a cada cliente. Esta puntuación de probabilidad es un reflejo de la probabilidad de que cambie de proveedor. Luego, estas empresas apuntan a las personas con mayor riesgo al brindar incentivos y atención personalizada, para retener a los clientes.
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3. Supermercados y Tiendas Minoristas

La minería de datos permite a los propietarios de los supermercados conocer sus elecciones y preferencias incluso mejor que usted. Si no nos cree, se sorprenderá de lo que hizo Target hace unos años.
Siguiendo el historial de compras y los comportamientos de una de sus clientas, Target concluyó correctamente que está embarazada. Ah, y déjanos decirte, esto fue incluso antes de que la mujer misma lo supiera. Tal es el poder de los datos, los patrones y el análisis.

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En general, estas tiendas minoristas dividen a los clientes en lo que llaman grupos de “reciente, frecuencia, monetario” (RFM) y grupos específicos con diferentes campañas y estrategias. Por lo tanto, un cliente que gasta mucho pero con poca frecuencia recibirá un trato diferente al de un cliente que gasta poco pero con frecuencia. El último tipo puede recibir ofertas de lealtad, venta adicional o venta cruzada, mientras que al primero se le puede ofrecer un trato de recuperación, solo por ejemplo.
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4. Ciencia, ingeniería y educación:

Las áreas de ciencia e ingeniería han experimentado una revisión masiva desde la aplicación de técnicas de minería de datos. Veamos algunos campos específicos que hacen uso de técnicas de minería de datos:

• • La minería de secuencias encuentra un amplio uso en el estudio de la genética humana. Ayuda a comprender la relación entre las variaciones en la secuencia de ADN y la variabilidad en la susceptibilidad a las enfermedades. En pocas palabras, su objetivo es averiguar cómo los cambios en el ADN se corresponden con el riesgo de desarrollar enfermedades comunes, lo que ayudará significativamente a mejorar los métodos de diagnóstico, prevención y tratamiento de estas enfermedades.

• • La minería de datos se utiliza en el campo de la investigación educativa para comprender los factores que llevan a los estudiantes a adoptar comportamientos que reducen su aprendizaje y eficiencia.

• En el área de la ingeniería de energía eléctrica, los métodos de minería de datos se han utilizado ampliamente para realizar el monitoreo de condición en equipos eléctricos de alto voltaje. El objetivo de esto es obtener información valiosa sobre varios parámetros relacionados con la seguridad, como el estado del aislamiento, etc., para evitar contratiempos.

5. Agencias de Prevención del Delito:

El uso de Data Mining and Analytics no se limita solo a aplicaciones corporativas o educación y tecnología, y el último ejemplo de esta lista demuestra lo mismo. Más allá de las organizaciones corporativas, las agencias de prevención del delito también utilizan análisis de datos para detectar tendencias en innumerables datos. Estos datos incluyen información que incluye detalles de todas las principales actividades delictivas que han ocurrido.
La extracción de estos datos y el estudio y la comprensión exhaustivos de patrones y tendencias permite a estas agencias de prevención del delito predecir los eventos futuros con una precisión mucho mayor. Con la ayuda de la minería de datos y el análisis, estas agencias pueden averiguar todo, desde dónde desplegar el máximo personal policial (¿dónde es más probable que suceda el próximo delito y cuándo?), a quién registrar en un cruce fronterizo (según el tipo o la edad del vehículo, el número o la edad de los ocupantes, o el historial de cruce de fronteras), hasta qué inteligencia tomar en serio en las actividades antiterroristas.

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Lo que hemos discutido anteriormente son solo algunos de los muchos ejemplos de minería de datos. Si este artículo te ha dejado fascinado y con ganas de más, te recomendamos profundizar en conceptos como minería de datos, análisis de datos, inteligencia empresarial e inteligencia artificial. Esto ampliará su base de conocimientos y también lo ayudará a hacer una elección de carrera más informada, si está buscando cambiar de barco a Data.
Business Intelligence es el presente y el futuro y Data Mining forma la base de todo en gran medida. Por lo tanto, asegúrese de ser minucioso con los conceptos básicos de lo mismo si está buscando una carrera gratificante y satisfactoria.

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