La mineria de dades és una tècnica que es fa servir per estudiar el comportament d'una població i com actuen a la xarxa . La característica principal que té aquesta eina és que el procés danàlisi es fa el més automàtic possible.
En els paràgrafs següents trobaràs tota la informació relacionada amb aquest tema i coneixeràs per a què serveix el data mining en informàtica . A més, us mostrarem el procés de minat de dades d'una manera senzilla.
Si vols convertir-te en un expert i saber quines són les tècniques més utilitzades actualment , hauràs de continuar llegint aquest post.
Què és la mineria de dades i per a què serveix aquesta eina?
És un mètode d'intel·ligència artificial que s'utilitza per conèixer de manera estadística diferents patrons d'una població utilitzant eines d'informàtica. Quan es refereix a població s'ha d'entendre el terme tècnic d'estadística, quin és el conjunt de persones usuàries que tenen una característica determinada que els uneix.
D'aquesta manera és possible analitzar com reacciona un grup de persones davant de la moda o qualsevol altre fet que sigui d'interès empresarial. També es fa servir la mineria de dades per a l'espionatge i conèixer els comportaments a la xarxa que té un grup gran d'individus o elements determinats.
Procés de minat de dades Com es fa aquest recull massiu d'informació?
Per fer la mineria de dades cal establir la mostra . Per això cal conèixer les diferents variables que sestudiaran i la possibilitat de calcular i inferir en els paràmetres interessats en lobtenció dinformació. Després serà útil bolcar en mètodes gràfics estadístics , especialment histogrames o distribució circular, les anàlisis que se li han realitzat a la mostra.
D'aquesta manera es pot conèixer quines dades van quedar fora, quines es van presentar com a nuls i la dispersió o correlació de dues variables. Un cop analitzats aquests punts s'ha de procedir al preparat de les dades per fer-ne el processament de la manera més automàtica possible. Quan està llesta l'etapa, recentment es pot decidir quin tipus de tècnica s'usarà a la mineria de dades.
Per obtenir un coneixement model sobre informació trobada per mitjà de l'ús del data mining, es pot inferir en els primers conceptes i relacionar-los amb altres variables que ajudaran l'estudi de la correlació o la dispersió de dades de la mostra. Finalment, s'han d' interpretar les dades obtingudes mitjançant un model i fer-ne la validació. Això es fa per extreure conclusions sobre el comportament massiu que té la mostra en una variable determinada.
Tècniques de minat de dades Quines són les més efectives i utilitzades?
Les tècniques que utilitza el minat de dades són les següents:
- Regressió lineal. La regressió estadística és una variable que es fa servir per trobar relacions entre les dades, per la qual cosa la converteix en una tècnica ràpida i eficaç. Però per a Molts treballs no n'hi ha prou amb els resultats que aporta.
- Altres models estadístics. En aquesta tècnica de minat de dades es fan servir diferents dissenys que serveixen per indicar la relació que hi ha entre dos o més factors i com es comporten abans una variable determinada.
- Xarxes de neurones. Està basat en la interconnexió de neurones que es produeix al sistema nerviós central dels animals. D'aquesta manera es pot conèixer com treballa una xarxa i com col·labora amb una altra al conjunt total. S'utilitzen tècniques de discriminació i resolució de problemes no separables de la temàtica general, entre d'altres.
- Arbres de decisió. S'usa un model predictiu donada una base de dades on es construeixen diagrames lògics i es verifica el comportament d'un succés determinat. Per a aquest cas es fan servir els algorismes C4.5 i ID3., entre d'altres exemples.
- Anàlisi per associació. És una de les més comunes i fàcils d'implementar perquè s'agrupen les diferents dades de la mostra i es verifica què passa en el conjunt de les dades d'acord amb algorismes emprats.
- Aquesta tècnica també se l'anomena Agrupació de vectors i consisteix a associar vectors d'acord amb criteris establerts, dels quals s'obtenen característiques que són comunes a la mostra d'acord amb una entrada determinada.
Utilitat de la mineria de dades Com es pot aplicar a diversos sectors?
Actualment es pot fer servir la mineria de dades en els sectors següents:
Estadística
És un dels usos més importants i generals que hi ha de la MD. Això és degut perquè es pot fer servir en la correlació i dispersió de 2 variables i conèixer el seu comportament d'una manera molt més senzilla que té una mostra o el total de la població. A més, es pot estudiar la variant per saber quin tipus de desviació té una variable respecte al conjunt d'elements. Altres variables que podeu trobar són les sèries i el discriminant d'una mostra.
Informàtica
En informàtica es fa servir per a la construcció d'algorismes per optimitzar una sèrie de dades que es dóna en un comportament determinat. D'aquesta manera s'obtenen millors resultats i es poden afegir altres factors aleatoris per conèixer-ne la reacció. S'utilitza la mineria de dades a la intel·ligència artificial per analitzar les dades de forma automàtica. També trobareu el data mining en els sistemes que van ser creats per experts, amb i sense coneixement de les situacions, i en els processos en paral·lel d'anàlisi.
Comportament a Internet
La mineria de dades a la web és usada per les empreses i s'encarrega d'analitzar el comportament que tenen els usuaris a Internet quan naveguen . Després usen aquesta informació per oferir publicitats. Això està emparentat amb les galetes del navegador, per la qual cosa no sempre aquesta activitat és ètica perquè la informació s'obté sense el consentiment de la persona.
Finances
L'anàlisi del retorn en un projecte d'inversió és clau i es pot conèixer un nombre molt precís si es fa servir la mineria de dades . Això és perquè les empreses poden saber per endavant a l'erogació dels diners quines actituds té el mercat en el qual voleu invertir.
Videojocs
Conèixer el gust que tenen els consumidors és fonamental per a l'èxit d'aquest sector . Per això les empreses usen la mineria de dades per saber les preferències dels gamers i així oferir un millor servei i que estigui adaptat a tots els requeriments.
Fabricació de mercaderia
Les indústries són un dels sectors de l'economia que més fa servir la mineria de dades. Això és degut a la possibilitat que ofereix aquesta tècnica per predir el comportament dels compradors i l'anàlisi de la competència. Basats en aquests informes és possible realitzar un pressupost de producció molt més real i, per tant, les compres es planifiquen millor i així obtenen més utilitats.
Anàlisi d'empleats
Les empreses usen als seus departaments de recursos humans aquesta tècnica de recerca en massa. Això ho fan perquè poden obtenir informació del perquè alguns empleats tenen èxit als seus llocs de treball i per què altres no.
Cartografia genètica
Es pot fer servir el data mining per conèixer la cartografia genètica de determinades persones. Això ajuda a relacionar-les amb altres variables i saber per què trien o es comporten de manera determinada.
Llista de les principals eines utilitzades per a la mineria de dades
Et mostrarem a continuació les principals eines que es pot fer servir per realitzar una mineria de dades reeixida:
RapidMiner.com
Sutilitza aquesta eina de mineria de dades per dur a terme investigacions relacionat amb les indústries organitzacions. Es basa en l'estudi dels ingressos i egressos, enfocant-se a la reducció de riscos per augmentar la rendibilitat. Aquest programa està desenvolupat per a diferents sistemes operatius, per la qual cosa els processos danàlisi es poden realitzar sense limitacions. A més, compta amb mòduls que inclouen gràfics i eines que permeten una interpretació millor de l'estudi.
NeuralDesigner.com
En aquest cas es tracta d'un programa informàtic que s'utilitza per interpretar de manera gràfica models de xarxes neuronals . Això ho fa mitjançant algorismes que són fàcils d'utilitzar a empreses de salut, a l'enginyeria i als bancs, entre altres sectors. Disposeu d'una prova gratuïta per conèixer totes les funcions i analitzar tots els beneficis que es poden obtenir.
Orange.Biolab.si
L'aprenentatge automàtic Orange és un programa que s'utilitza per crear fluxos de treball i conèixer una sèrie de components relacionats amb dos o més factors d'interès. És de codi obert i es caracteritza per la facilitat amb què ofereix els resultats, ja que ho fa amb gràfiques molt intuïtives.
KNIME.org
Aquesta plataforma alemanya permet obtenir informació sobre dades dinterès. Això ho fa per mitjà de la validació de diferents models estadístics i de tipus ROC . Els resultats es mostren de manera gràfica, per això l'aprenentatge és molt més simple.
OpenNN.net
És una biblioteca de codi obert que es pot descarregar des de la seva pàgina web i es pot crear models per analitzar projectes de màrqueting, energia, salut i industrials, entre altres sectors. Mostra els resultats per mitjà de models de sortida de regressió als quals es poden assignar patrons i fer prediccions sobre el comportament futur les variables.
