Analizar grandes conjuntos de datos y descubrir información útil en combinación con la AI Y la estadística es posible con Data mining pero en este artículo veremos más a detalle qué es y como podemos aplicarlo.
¿Qué es la data mining?
Data mining, también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa de grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de almacenamiento de datos y el crecimiento del big data, la adopción de técnicas de data mining se ha acelerado rápidamente durante las últimas dos décadas, ayudando a las empresas a transformar sus datos sin procesar en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar del hecho de que la tecnología evoluciona continuamente para manejar datos a gran escala, los líderes aún enfrentan desafíos con la escalabilidad y la automatización.
Data mining ha mejorado la toma de decisiones organizativas a través de análisis de datos detallados. Las técnicas de data mining que sustentan estos análisis se pueden dividir en dos propósitos principales; pueden describir el conjunto de datos de destino o pueden predecir resultados mediante el uso de algoritmos de machine learning. Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar datos, mostrando la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta comportamientos de los usuarios, cuellos de botella e incluso brechas de seguridad.
Proceso de data mining
El proceso de minería de datos implica una serie de pasos desde la recopilación de datos hasta la visualización para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Como se mencionó anteriormente, las técnicas de minería de datos se utilizan para generar descripciones y predicciones sobre un conjunto de datos de destino. Los científicos de datos describen los datos a través de sus observaciones de patrones, asociaciones y correlaciones. También clasifican y agrupan datos a través de métodos de clasificación y regresión, e identifican valores atípicos para casos de uso, como la detección de spam.
Data mining comúnmente tiene 4 elementos principales:
1. Preparación de datos: una vez que se define el alcance del problema, es más fácil para los científicos de datos identificar qué conjunto de datos ayudará a responder las preguntas pertinentes para el negocio. Una vez que recopilen los datos relevantes, los datos se limpiarán, eliminando cualquier ruido, como duplicados, valores perdidos y valores atípicos. Dependiendo del conjunto de datos, se puede tomar un paso adicional para reducir el número de dimensiones, ya que demasiadas características pueden ralentizar cualquier cálculo posterior. Los científicos de datos buscarán retener los predictores más importantes para garantizar una precisión óptima dentro de cualquier modelo.
2. Construcción de modelos y data mining: Dependiendo del tipo de análisis, los científicos de datos pueden investigar cualquier relación de datos interesante, como patrones secuenciales, reglas de asociación o correlaciones. Si bien los patrones de alta frecuencia tienen aplicaciones más amplias, a veces las desviaciones en los datos pueden ser más interesantes, destacando áreas de posible fraude.
3. Evaluación de resultados e implementación del conocimiento: Una vez agregados los datos, los resultados deben ser evaluados e interpretados. Al finalizar los resultados, deben ser válidos, novedosos, útiles y comprensibles. Cuando se cumple este criterio, las organizaciones pueden utilizar este conocimiento para implementar nuevas estrategias, logrando sus objetivos previstos.
4. Establezca los objetivos comerciales: esta puede ser la parte más difícil del proceso de data mining y muchas organizaciones dedican muy poco tiempo a este importante paso. Los científicos de datos y las partes interesadas comerciales deben trabajar juntos para definir el problema comercial, lo que ayuda a informar las preguntas y los parámetros de datos para un proyecto determinado. Es posible que los analistas también necesiten realizar una investigación adicional para comprender el contexto empresarial de manera adecuada.
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