La data mining, que también se conoce como descubrimiento de conocimientos en bases de datos (KDD), es un proceso de descubrimiento de patrones en un gran conjunto de datos y almacenes de datos y en este artículos veremos algunos ejemplos de data mining
Varias técnicas como el análisis de regresión, asociación y agrupamiento, clasificación y análisis de valores atípicos se aplican a los datos para identificar resultados útiles. Estas técnicas utilizan software y algoritmos de backend que analizan los datos y muestran patrones.
El proceso de data mining comienza dando una cierta entrada de datos a las herramientas de data mining que utilizan estadísticas y algoritmos para mostrar los informes y patrones. Los resultados se pueden visualizar utilizando estas herramientas que se pueden comprender y aplicar para realizar modificaciones y mejoras comerciales.
La data mining es ampliamente utilizada por organizaciones en la construcción de una estrategia de marketing, por hospitales para herramientas de diagnóstico, por comercio electrónico para productos de venta cruzada a través de sitios web y muchas otras formas.
Ejemplos de data mining en la vida real
La importancia de la minería y el análisis de datos crece día a día en nuestra vida real. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones utilizan la data mining para el análisis de Big Data.
De que manera nos benefician estas tecnologías.
Seguro
Los métodos de data mining ayudan a pronosticar los clientes que compran las pólizas, analizan los reclamos médicos que se utilizan juntos, descubren comportamientos fraudulentos y clientes riesgosos.
Sector minorista
Data Mining ayuda a los propietarios de supermercados y del sector minorista a conocer las opciones de los clientes. Al observar el historial de compras de los clientes, las herramientas de data mining muestran las preferencias de compra de los clientes.
Con la ayuda de estos resultados, los supermercados diseñan la ubicación de los productos en los estantes y presentan ofertas en artículos como cupones en productos coincidentes y descuentos especiales en algunos productos.
Estas campañas se basan en la agrupación RFM. RFM significa actualidad, frecuencia y agrupación monetaria. Las promociones y campañas de marketing están personalizadas para estos segmentos. El cliente que gasta mucho pero con menor frecuencia será tratado de forma diferente al cliente que compra cada 2-3 días pero de menor importe.
La data mining se puede utilizar para la recomendación de productos y la referencia cruzada de artículos.
Inteligencia artificial
Un sistema se vuelve artificialmente inteligente alimentándolo con patrones relevantes. Estos patrones provienen de los resultados de la data mining. Los resultados de los sistemas artificialmente inteligentes también se analizan para determinar su relevancia utilizando técnicas de data mining.
Los sistemas de recomendación utilizan técnicas de data mining para realizar recomendaciones personalizadas cuando el cliente interactúa con las máquinas. La inteligencia artificial se utiliza en datos extraídos, como dar recomendaciones de productos basadas en el historial de compras pasado del cliente en Amazon.
Proveedores de servicios móviles
Los proveedores de servicios móviles utilizan la data mining para diseñar sus campañas de marketing y evitar que los clientes se trasladen a otros proveedores.
A partir de una gran cantidad de datos, como información de facturación, correo electrónico, mensajes de texto, transmisiones de datos web y servicio al cliente, las herramientas de data mining pueden predecir el “abandono” que les dice a los clientes que buscan cambiar de proveedor.
Con estos resultados, se da una puntuación de probabilidad. Los proveedores de servicios móviles pueden entonces ofrecer incentivos y ofertas a los clientes que corren un mayor riesgo de agitación. Este tipo de minería a menudo es utilizado por los principales proveedores de servicios como banda ancha, telefonía, proveedores de gas, etc.
Precios dinámicos
La data mining ayuda a los proveedores de servicios, como los servicios de taxi, a cobrar dinámicamente a los clientes en función de la demanda y la oferta. Es uno de los factores clave para el éxito de las empresas.
Comercio electrónico
Muchos sitios de comercio electrónico utilizan la data mining para ofrecer ventas cruzadas y ventas adicionales de sus productos. Los sitios de compras como Amazon, Flipkart muestran “La gente también ve”, “Compran juntos con frecuencia” a los clientes que interactúan con el sitio.
Estas recomendaciones se proporcionan mediante la data mining sobre el historial de compras de los clientes del sitio web.
Ciencia e Ingeniería
Con el advenimiento de la data mining, las aplicaciones científicas ahora están pasando de las técnicas estadísticas al uso de técnicas de “recopilar y almacenar datos”, y luego realizar la minería de nuevos datos, generar nuevos resultados y experimentar con el proceso. Se recopila una gran cantidad de datos de dominios científicos como astronomía, geología, sensores satelitales, sistema de posicionamiento global, etc.
Algunos ejemplos de data mining en ciencias de la computación ayuda a monitorear el estado del sistema, mejorar su rendimiento, descubrir errores de software, descubrir plagio y descubrir fallas. La data mining también ayuda a analizar los comentarios de los usuarios sobre productos, artículos para deducir opiniones y sentimientos de las opiniones.
Automatización
Al utilizar la data mining, los sistemas informáticos aprenden a reconocer patrones entre los parámetros que se comparan. El sistema almacenará los patrones que serán útiles en el futuro para lograr los objetivos comerciales. Este aprendizaje es automatización, ya que ayuda a cumplir los objetivos a través del aprendizaje automático.
Investigación
Los investigadores utilizan herramientas de data mining para explorar las asociaciones entre los parámetros bajo investigación, como las condiciones ambientales como la contaminación del aire y la propagación de enfermedades como el asma entre las personas en las regiones específicas.
Agricultura
Los agricultores utilizan Data Mining para averiguar el rendimiento de hortalizas con la cantidad de agua que necesitan las plantas.
Prevención del crimen
La data mining detecta valores atípicos en una gran cantidad de datos. Los datos delictivos incluyen todos los detalles del delito que ha ocurrido. Data Mining estudiará los patrones y tendencias y predecirá eventos futuros con mayor precisión.
Las agencias pueden averiguar qué área es más propensa a la delincuencia, cuánto personal policial debe desplegarse, qué grupo de edad debe ser el objetivo, el número de vehículos que se deben analizar, etc.
Transporte
La data mining ayuda a programar el traslado de vehículos desde los almacenes a los puntos de venta y analiza los patrones de carga del producto.
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