La minería de datos o Data Mining es el proceso de extracción de información significativa de grandes bases de datos. Además la información que revela inteligencia del negocio, a través de factores ocultos. Y tendencias y correlaciones para permitir al usuario realizar predicciones que resuelven problemas del negocio proporcionando una ventaja competitiva. Las herramientas de Data Mining predicen las nuevas perspectivas y pronostican la situación futura de la empresa. Inscríbete en el curso de data mining.
La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos. Pero orientándolo hacia determinadas técnicas especializadas englobadas bajo el nombre de minería de datos o Data Mining. Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles y tendencias a través del análisis de los datos utilizando tecnologías de reconocimiento de patrones. Así como redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de análisis de datos.
Para qué sirve el Datamining
El Datamining tiene como finalidad revelar información que no podría encontrarse de otra forma. En las bases de datos, se usa para encontrar patrones. Pero también puede usarse en ficheros, carpetas o conjuntos de información para dar con detalles omitidos. También pautas e incluso realizar predicciones en base al análisis de los datos que se hayan podido obtener.
Es una de las técnicas más empleadas hoy en día en numerosos ámbitos, sobre todo dentro del marketing digital. Campos como el SEO, por ejemplo, pueden beneficiarse de este conjunto de técnicas a la hora de elaborar estrategias con las que escalar puestos.
Pasos que deben usar los analistas de Data Mining
- Valor de los objetivos: El cliente determina qué objetivos quiere conseguir gracias al uso del Data Mining.
- Proceso de los datos: Selección, limpieza, enriquecimiento, reducción y transformación de la base de datos.
- Determinación del modelo: Primero se debe hacer un análisis estadístico de los datos y después visualización gráfica de los mismos.
- Análisis de los resultados: En este paso se deberán verificar si los resultados obtenidos son coherentes.
Ventajas del Data Mining
- Permite descubrir información que no esperábamos obtener. Esto se debe a su funcionamiento con algoritmos, ya que permite hacer muchas combinaciones distintas.
- Es capaz de analizar bases de datos con una enorme cantidad de datos.
- Permite encontrar, atraer y retener clientes.
- La empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.
- Da a las empresas la posibilidad de ofrecer a los clientes los productos o servicios que necesitan.
- Antes de usar los modelos, estos son comprobados mediante estadísticas para verificar que las predicciones obtenidas son válidas.
- Ahorra costes a la empresa y abre nuevas oportunidades de negocio.
Diferencias entre Data Mining y Big Data
El Big Data es una tecnología que tiene la capacidad de capturar, gestionar y procesar de forma veraz todo tipo de datos. Utilizando herramientas o softwares que identifican patrones comunes. Estos patrones podrían ser características específicas de los consumidores, generación de parámetros, métricas, entre muchos otros. Y, tienen la capacidad de cambiar la manera de hacer negocios, ya que permiten aumentar la rentabilidad y productividad de las compañías.
A diferencia del Big Data, cuando se habla de Data Mining se refiere al análisis de los grandes datos o Big Data para buscar y obtener una información concreta. Así, poder ofrecer resultados que sirvan como solución para optimizar las actividades de una empresa.
En resumen, los Grandes Datos o Big Data podrían ser definidos como el “activo” y la Minería de Datos como el “manejo”.
Data Mining o Minería de Datos para la organización de datos
A pesar de que la idea del Data Mining puede parecer una innovación tecnológica muy reciente, en realidad este término apareció en los años sesenta. No obstante, no fue hasta los años ochenta cuando empezó su consolidación.
Surgimiento de la herramienta
La minería de datos surgió con la intención o el objetivo de ayudar a comprender una enorme cantidad de datos. Y que estos, pudieran ser utilizados para extraer conclusiones para contribuir en la mejora y crecimiento de las empresas. Pero sobre todo, por lo que hace a las ventas o fidelización de clientes.
Su principal finalidad es explorar, mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías. Además las bases de datos enormes de manera automática con el objetivo de encontrar patrones repetitivos. Y tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que se han ido recopilando con el tiempo. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.
Por tanto, los datos son el medio o la base para llegar a conclusiones y transformar estos datos en información relevante. Para que las empresas puedan abarcar mejoras y soluciones que les ayuden a conseguir sus objetivos.
Su intención es la de aportar información valiosa a las empresas para así, ayudarlas en la toma de decisiones futuras. Pero debes tener claro que la elección del mejor algoritmo para una tarea analítica específica es un gran desafío. Se pueden encontrar muchos patrones distintos, y además, dependerá de los problemas a resolver. Estos pueden ser la clasificación, regresión, segmentación, asociación y análisis de secuencias.
Descripción del curso Data Mining
La inducción reúne las técnicas estadísticas predictivas más usadas en Data Mining. En este curso se han reunido una serie de técnicas procedentes de distintos campos como el análisis multivariante. Además el aprendizaje estadístico, la inteligencia artificial y técnicas de machine learning.
La mayoría de las técnicas presentadas son técnicas predictivas, cuyo objetivo principal es desarrollar un modelo matemático que permita obtener predicciones. Pero en una variable de interés en observaciones no incluidas en la construcción del modelo. Se han seleccionado las técnicas predictivas más importantes y cuyo uso está más extendido: regresión lineal y logística, métodos penalizados (LASSO). Y métodos basados en árboles (CART), support vector machines (SVM), redes neuronales, random forest, etc.
El curso incluye los aspectos más importantes para la construcción de modelos predictivos: preprocesamiento y descripción básica de los datos. Así como optimización de los parámetros involucrados en cada una de las técnicas, evaluación de la capacidad predictiva de los modelos mediante técnicas de remuestreo. Selección de variables que van a formar parte del modelo, comportamiento de cada técnica en problemas de alta dimensión, etc.
Temario del curso de Data Mining
- Introducción. Data Mining. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
- Además modelos. Predictivos. Clasificación y Regresión.
- Nociones de R. Funciones y programación. Tratamiento de datos.
- Análisis descriptivo. Pre-procesamiento de datos.
- Pero también análisis de Componentes Principales (PCA).
- Análisis Clúster. Métodos Jerárquicos. K-means.
- Así como el análisis Discriminante Lineal (LDA). Clasificador Naïve Bayes.
- Regresión Logística.
- Medidas de Evaluación de Modelos. Medidas de capacidad predictiva.
- Curvas ROC.
- Por otra parte, técnicas de Evaluación de Modelos. Validación cruzada. Muestras
- Regresión Lineal. Métodos de Regresión por pasos.
- Regresión sobre Componentes Principales. Mínimos Cuadrados Parciales (PLS).
- Métodos de Regresión Penalizados. Ridge Regression. LASSO.
- Por otro lado, métodos basados en Vecindad y Núcleos. k-NN.
- Redes Neuronales (NN).
- Support Vector Machines (SVM).
- Árboles de Regresión y Clasificación (CART).
- Lo más importante, multiclasificadores. Bagging. Boosting.
- Random Forest (RF).
- Selección de Variables. Filter. Wrapper. Recursive Feature Elimination.
- Caso práctico: Comparación de Modelos Predictivos.
- En definitiva, caso práctico: Evaluación de la Significación Estadística de un Clasificador mediante Test de Permutaciones.
Requisitos del curso Data Mining
Para el máximo aprovechamiento del módulo, son necesarios conocimientos de R y de Estadística. Pero incluido modelos de regresión (en caso de duda contacten con los profesores del módulo).
No dejes de adquirir conocimientos de gran interés personal y profesional inscríbete en el curso de Data Mining.