Minería de datos 101

Con el establecimiento de grandes bases de datos y la aparición de datos masivos, cada vez se recopilan y almacenan más datos en grandes bases de datos, pero la realidad suele ser que «los datos son ricos, pero la información es pobre», porque es difícil comprenderlos sin utilizar métodos razonables. Sin embargo, cuando minería de datos se utiliza para análisis de datosSe puede encontrar contenido de datos importante y patrones ocultos en el big data, lo que contribuye enormemente a las decisiones empresariales, la base de conocimientos, la ciencia y la investigación médica. Por ello, en este artículo, profundizaremos en... ¿Qué es la minería de datos y por qué es tan importante?.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es una rama interdisciplinaria de la informática. Es el proceso computacional que busca patrones en conjuntos de datos relativamente grandes mediante la intersección de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y las bases de datos. El objetivo general de la minería de datos es extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su posterior uso.

¿Qué es la minería de datos?

Además de los pasos de análisis en bruto, cubre la base de datos y gestión de datos aspectos, preprocesamiento de datos, consideraciones de modelado y razonamiento, métricas de interés, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de estructuras de descubrimiento, visualización y actualizaciones en línea.

Proceso de minería de datos

El proceso específico de minería de datos es el siguiente:

1. Datos: Para la minería de datos, primero se necesitan datos. Se puede seleccionar un conjunto de datos según el propósito de la tarea y filtrar los datos necesarios, o bien construir los datos necesarios según la situación real.
2. Preprocesamiento: Tras determinar el conjunto de datos, es necesario preprocesarlos para que podamos utilizarlos. El preprocesamiento de datos puede mejorar la calidad de los datos, incluyendo precisión, integridad y consistencia. Los métodos de preprocesamiento de datos incluyen la limpieza, la integración, la reducción y la transformación de datos.
3. Transformación: Tras el preprocesamiento de datos, estos se transforman para convertirlos en un modelo de análisis, el cual se establece para los algoritmos de minería de datos. Establecer un modelo de análisis verdaderamente adecuado para los algoritmos de minería de datos es clave para el éxito de la minería de datos.
4. Minería de datos: Además de extraer los datos transformados, además de seleccionar el algoritmo de minería adecuado, todo el resto del trabajo se puede realizar automáticamente.
5. Interpretación y evaluación: Interpretar y evaluar los resultados para obtener conocimiento. El método de análisis utilizado generalmente depende de la operación de minería de datos y suele emplear técnicas de visualización.

¿Por qué es importante la minería de datos y dónde se utiliza?

La cantidad de datos que se genera cada año es asombrosa. Y esta ya elevada cifra se duplicará cada dos años. El mundo digital se compone de aproximadamente 90% de datos no estructurados, pero eso no significa que a mayor información, mejor conocimiento. La minería de datos busca cambiar esta situación al permitir a las empresas:

1. Seleccionar grandes cantidades de información duplicada de manera organizada;
2. Extraer información relevante y aprovecharla al máximo para obtener mejores resultados;
3. Acelerar el ritmo de la toma de decisiones informadas.

Descubrirá que la minería de datos es esencial para el trabajo analítico en todos los ámbitos de la vida. A continuación se muestra cómo algunas industrias utilizan los datos:

1. Industria de las comunicaciones: El sector de las comunicaciones, ya sea en marketing o en otras áreas, es altamente competitivo y gestiona clientes que reciben múltiples promociones. El uso de métodos de minería de datos para comprender y analizar grandes cantidades de datos ayuda al sector a crear campañas de marketing específicas que garantizan un alto volumen de ventas e interacciones exitosas con los clientes.
2. Industria de seguros: En un mercado competitivo, la industria a menudo debe lidiar con problemas de cumplimiento normativo, diversos tipos de fraude, evaluación y gestión de riesgos, y problemas de retención de clientes. Mediante la minería de datos, las aseguradoras pueden mejorar los precios de sus productos, crear mejores opciones para los clientes existentes y animar a nuevos clientes a registrarse.
3. Industria de la educación: Comprender el progreso de los estudiantes desde una perspectiva de datos permite a los educadores brindarles una atención más personalizada cuando la necesitan. Se pueden desarrollar estrategias de intervención desde el principio para los grupos de estudiantes que las necesiten.
4. Industria manufacturera: Las fallas en la línea de producción o las disminuciones de calidad pueden causar grandes pérdidas en cualquier industria manufacturera. Mediante la minería de datos, las empresas podrán planificar mejor sus cadenas de suministro. Esto significa que se pueden detectar y abordar posibles fallas con anticipación, los controles de calidad pueden ser más rigurosos y las interrupciones en la línea de producción se reducen al mínimo.
5. Industria bancaria: El sector bancario depende en gran medida de la minería de datos y de algoritmos automatizados que ayudan a comprender los miles de millones de transacciones que se realizan en el sistema financiero. De esta forma, las instituciones financieras podrán comprender el riesgo del mercado, detectar el fraude con mayor rapidez, gestionar su cumplimiento normativo y garantizar la mejor rentabilidad de su inversión en marketing.
6. Industria minorista: Con transacciones minoristas que alcanzan volúmenes astronómicos, la industria puede utilizar grandes cantidades de datos para comprender mejor a los consumidores. La minería de datos puede ayudarles a crecer para mejorar las relaciones con los clientes, optimizar las campañas de marketing y pronosticar las ventas.

Desafíos en la minería de datos

No cabe duda de que la minería de datos es un proceso potente, pero presenta algunos desafíos, especialmente con la creciente cantidad de big data complejo que maneja. Recopilar y analizar todos estos datos será cada vez más complejo. Estos son algunos de los desafíos más importantes asociados con la minería de datos:

Big Data

Cuando se trata de big data, hay cuatro desafíos principales:

1. Capacidad: Grandes cantidades de datos implican desafíos de almacenamiento. Además, filtrar cantidades tan grandes de datos implica el problema de encontrar los datos correctos. Cuando las herramientas de minería de datos gestionan tal capacidad, la velocidad de procesamiento se ralentiza.
2. Diversidad: En cualquier momento, se recopila y almacena una amplia variedad de datos. Las herramientas de minería de datos deben ser capaces de gestionar múltiples formatos de datos, lo que puede suponer un reto.
3. Velocidad: Ahora los datos se recopilan mucho más rápido que antes, lo que puede resultar problemático.
4. Exactitud: La precisión de estas enormes cantidades de datos puede ser un desafío, especialmente dado su volumen, variedad y velocidad. En este caso, el principal reto reside en lograr un equilibrio entre la cantidad y la calidad de los datos.

Sobreajuste del modelo

A medida que aumenta la capacidad y la diversidad, aumenta también el riesgo de sobreajuste. Como resultado, el modelo empieza a mostrar errores naturales en la muestra, en lugar de mostrar tendencias subyacentes. Reducir el número de variables resulta en modelos no correlacionados, mientras que añadir demasiadas variables limita el modelo. El reto reside en cómo ajustar adecuadamente las variables utilizadas y su equilibrio en términos de precisión de predicción.

Costo de escala

A medida que aumenta la capacidad y la velocidad, las empresas necesitan escalar sus modelos para aprovechar al máximo la minería de datos. Para ello, deben invertir en una gama de potentes sistemas de computación, servidores y software. La asignación de presupuesto puede no ser siempre fácil para las empresas.

Privacidad y seguridad

Las necesidades de almacenamiento están en aumento y las empresas han recurrido a la nube para satisfacerlas. Sin embargo, esto conlleva la necesidad de medidas de seguridad de alto nivel para los datos. Existen diversas normas y regulaciones internas que deben implementarse al implementar medidas de privacidad y seguridad de datos. Esto requiere un cambio en la forma de trabajar, y para muchos, es difícil de dominar.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor qué es la minería de datos. Si desea obtener más información, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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