Minería de datos

La minería de datos es un tema muy popular hoy en día. A diferencia de hace unos años, ahora todo está ligado a los datos y somos capaces de manejar bien este tipo de grandes datos.

Al recopilar e inspeccionar estos datos, la gente pudo descubrir algunos patrones. Incluso, si piensas que todo el conjunto de datos es una basura, seguramente tendrá algunos patrones ocultos que se pueden extraer combinando múltiples fuentes de datos para proporcionar información valiosa. Esto es precisamente el minado de datos.

La minería de datos a menudo se combina con varias fuentes de datos, incluyendo datos empresariales que están asegurados por una organización y que tienen problemas de privacidad y a veces se integran múltiples fuentes, incluyendo datos de terceros, datos demográficos y financieros de los clientes, etc. La cantidad de datos disponibles es un factor crítico aquí. Ya que vamos a descubrir patrones en datos secuenciales o no secuenciales, correlaciones, para determinar si la cantidad de datos obtenidos es de buena calidad, tanto como los datos disponibles son buenos.

A través de la aplicación de algoritmos de Machine Learning, la minería de datos te ayuda a entender lo que los clientes quieren, detectar fraudes, mejorar la eficiencia de la fuerza laboral, encontrar oportunidades y pronosticar el futuro.

Hay muchos ejemplos de éxitos y fracasos de la minería de datos, por ejemplo, una compañía de seguro aumentó la eficiencia en el lugar de trabajo hasta un 22% al implementar una póliza de trabajo desde el hogar después de que los algoritmos de Machine Learning se enteraron de que los empleados de la compañía trabajaban mejor en el hogar.

La minería de datos fue creada para trabajar en las siguientes tareas:

Técnicas descriptivas

Hacer que los datos se organicen de manera comprensible a través de patrones y modelos fáciles de usar.

  • Asociación: los datos se generan analizando la asociación entre los elementos de un conjunto de datos determinado. Esta técnica se utiliza a menudo en las ventas para determinar qué productos compran juntos los clientes.
  • Agrupamiento: aquí los datos se tratan como un objeto que se almacena en clases definidas automáticamente. Para mayor claridad, los datos se mantienen en grupos, con similitudes particulares entre ellos.

Técnicas de predicción

Tener la capacidad de prever valores no definidos o futuros en una u otra característica de sus datos.

  • Clasificación: esta técnica divide los datos en clases y grupos relativos. Con él puedes clasificar los clientes potenciales en grupos separados, como quién tiene más probabilidades de convertirse en su líder de ventas o quién no tiene ningún potencial en absoluto.
  • Regresión: se utiliza para predecir un rango de valores numéricos en un objeto de datos preciso. Con la regresión, puedes predecir el flujo de clientes potenciales a la plataforma.

Es importante conocer estas técnicas, incluso si no sabe cómo utilizarlas correctamente. Aquí es donde las herramientas de minería de datos son útiles para realizar los análisis de sus datos. Estas herramientas tienen diferentes características y formas de implementación.

Algunas de ellas son más complejas y su aplicación lleva mucho más tiempo. Todo se reduce a las metas que estas tratando de alcanzar.

Pasos de la minería de datos

El proceso de minería de datos consta de cinco etapas:

Recolección de datos

La primera etapa es comprender los objetivos de su proyecto de minería de datos y en función de eso obtener los datos necesarios para su posterior comprensión. En este punto se recolectan todos los datos que sean adecuados para facilitar el análisis posteriormente, tenemos que asegurarnos de que la fuente de datos es fiable.

Limpieza de datos

Dado que estamos recibiendo una gran cantidad de datos, necesitamos asegurarnos de que solo tenemos los datos necesarios y eliminar los no deseados. De lo contrario, pueden llevarnos a conclusiones falsas.

Análisis de datos

Este es el corazón del proceso de minería de datos. Como su nombre lo indica, el análisis y la búsqueda de patrones se realiza en este paso. Acá se utilizan diferentes herramientas y algoritmos de Machine Learning para extraer los datos en busca de patrones y predecir tendencias futuras.

Interpretación

Finalmente, los datos analizados son interpretados para tomar conclusiones importantes como predicciones. En la última etapa de la minería de datos, los responsables de la toma decisiones estudiarán los resultados para decidir:

  • Si los resultados son exactos
  • Si ellos apoyan sus objetivos
  • Cómo actuar en consecuencia
  • Cómo compartir los hallazgos con su equipo

Utilidad de las herramientas de minería de datos

Los datos son el petróleo del siglo XXI, y el petróleo es igual al dinero. Las herramientas de minería de datos te ayudarán a generar más ingresos mediante la creación de activos de información, utilizados tanto por los departamentos de ventas como de marketing. Pueden estudiar el comportamiento de sus clientes, su ubicación, posición y crear estrategias de marketing sólidas.

Las empresas prosperan con las características de las herramientas de minería de datos, con ellas pueden obtener información comercial detallada, planificar sus decisiones comerciales y reducir drásticamente los costes. También pueden ayudarle a detectar anomalías dentro de sus modelos y patrones para evitar que su sistema sea explotado por terceras personas.

Con todas estas características a bordo, no necesitarás implementar algoritmos complejos desde cero. Además, puedes ajustar esas características con algunos ajustes adicionales a la base de código, a medida que sus demandas crecen.

En general, las herramientas de minería de datos fueron creadas para definir y lograr numerosos objetivos, ayudándole a generar más ganancias al final.

Aplicaciones de la minería de datos

Las organizaciones modernas están utilizando la minería de datos para informar sus decisiones de negocios en las siguientes áreas:

Comprender la satisfacción del cliente y el sentimiento público

Las empresas están analizando los datos de las plataformas de medios sociales a través de la minería de texto para revelar como ve el público sus productos y ofertas. La minería de textos utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de patrones estadísticos para entender los sentimientos generales y los sentimientos basados en lo que la gente está diciendo en línea. Una vez que entienda el sentimiento del público, podrás dirigir las actividades de marketing, relaciones públicas y desarrollo de productos para mejorar la reputación.

Anuncios dirigidos, marketing y recomendaciones mejoradas

La minería de datos está ayudando a los anunciantes a identificar a los clientes que parecen a ellos, de modo que puedan dirigirse a ellos con anuncios y promociones a medida. Compañías como Amazon y Netflix utilizan estas técnicas para ofrecer recomendaciones de compra basadas en los hábitos de navegación, visualización y gasto de los clientes. En general, está mejorando el compromiso y la experiencia de los usuarios, a la vez que aumenta las ventas y la retención.

Diagnóstico médico y evaluación de riesgo del paciente

La minería de datos ayuda a los investigadores médicos a mejorar el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes. Los modelos estadísticos de los registros médicos de minería de datos han permitido a los médicos crear advertencias de factores de riesgo y recomendaciones de estilo de vida para una mejor atención preventiva.

Optimización de la industria de seguros

El análisis predictivo a través de la minería de datos ayuda a las compañías de seguros a comprender a sus clientes y los riesgos relacionados con accidentes, lesiones corporales, afecciones médicas, resultados quirúrgicos y daños a la propiedad. La minería de datos también ayuda a las compañías de seguros a identificar las 1 de cada 10 reclamaciones de seguro que son fraudulentas. Al comparar el historial de reclamaciones de un cliente con miles, Machine Learning puede encontrar posibles casos de fraude.

Evaluación del riesgo de crédito

Los bancos son datos mineros relaciones con los historiales de crédito de los clientes, los puntajes crediticios y la información demográfica, y luego aplican algoritmos de Machine Learning a la información para aprobar o denegar préstamos automáticamente y calcular tasas de interés más estratégicas.

Fraude financiero y prevención de delitos de cuello blanco

Las instituciones financieras utilizan la minería de datos para marcar las transacciones potencialmente fraudulentas, las cuales pausan mientras solicitan la verificación del cliente por texto o correo electrónico. Estos modelos de Machine Learning monitorean los hábitos de gasto de los clientes para identificar las transacciones que quedan fuera de la norma.

Las herramientas de minería de datos son una parte esencial del enriquecimiento de los clientes potenciales. Con esta herramienta a su disposición, puede crear patrones basados en el comportamiento del usuario y aplicarlos a las estrategias de marketing. Estos patrones también se pueden utilizar para enriquecer los clientes potenciales con nuevos datos. Existen varias técnicas para predecir los datos por asociaciones o dividirlos en grupos separados, para predecir los cambios en los datos mediante su clasificación o el uso de regresión.

Con esto finalizamos la explicación. Sabiendo lo aprendido acá, te dejo la siguiente pregunta, ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones crees tú que sea cierta?

Opción 1: La asociación y la agrupación se encuentra relacionado a las técnicas de predicción.

Respuesta Incorrecta. Lla asociación y la agrupación se encuentra relacionado a las técnicas descriptivas

Opción 2: Entre los pasos de la minería de datos se debe primero analizar los datos para luego realizar su limpieza.

Respuesta Incorrecta. Primero se debe realizar la limpieza de los datos para posteriormente realizar el análisis respectivo.

Opción 3: Con la minería de datos no es posible el aumento de las ventas de un negocio ya que no se podrá conocer los gustos de los clientes.

Respuesta Incorrecta. Con la minería de datos si es posible el aumento de las ventas de un negocio ya que se podrá conocer los gustos de los clientes de acuerdo a las compras realizadas anteriormente.

Deja en los comentarios cuál crees que sea la opción correcta. Puede ser una o más respuestas las correctas.

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