Minería de datos ¿Qué es, para qué sirve y cómo funciona este método?

La minería de datos es una técnica que se usa para estudiar el comportamiento de una población y cómo actúan en la red. La característica principal que tiene esta herramienta es que el proceso de análisis se hace lo más automático posible.

En los siguientes párrafos encontrarás toda la información relacionada con este tema y conocerás para qué sirve el data mining en informática. Además, te mostraremos el proceso de minado de datos de una manera sencilla.

Si quieres convertirte en un experto y saber cuáles son las técnicas más utilizadas en la actualidad, tendrás que continuar leyendo este post.


¿Qué es la minería de datos y para qué sirve esta herramienta?

Es un método de inteligencia artificial que se utiliza para conocer de forma estadística diferentes patrones de una población utilizando las herramientas de informática. Cuando se refiere a población se debe entender el término técnico de estadística, cuál es el conjunto de personas usuarios que tienen una determinada característica que los une.

De esta manera es posible analizar cómo reacciona un grupo de personas frente a la moda o ante cualquier otro hecho que sea de interés empresarial. También se utiliza la minería de datos para el espionaje y conocer los comportamientos en la red que tiene un grupo grande de individuos o elementos determinados.

Proceso de minado de datos ¿Cómo se realiza esta recopilación masiva de información?

Proceso de minado de datos ¿Cómo se realiza esta recopilación masiva de información?

Para hacer la minería de datos es necesario establecer la muestra. Para esto se debe conocer las diferentes variables que se estudiarán y la posibilidad de calcular e inferir en los parámetros interesados en la obtención de información. Luego será útil volcar en métodos gráficos estadísticos, en especial histogramas o distribución circular, los análisis que se le han realizado a la muestra.

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De esta manera se puede conocer qué datos quedaron afuera, cuáles se presentaron como nulos y la dispersión o correlación de dos variables. Una vez analizados estos puntos se debe proceder al preparado de los datos para realizar el procesamiento de los mismos de la manera más automática posible. Cuando está lista la etapa, recién se puede decidir qué tipo de técnica se usará en la minería de datos.

Para obtener un conocimiento modelo acerca de información encontrada por medio del uso del data mining, se puede inferir en los primeros conceptos y relacionarlos con otras variables que ayudarán al estudio de la correlación o dispersión de datos de la muestra. Por último, se debe interpretar los datos obtenidos mediante un modelo y realizar la validación de los mismos. Esto se hace para extraer conclusiones acerca del comportamiento masivo que tiene la muestra en una determinada variable.

Técnicas de minado de datos ¿Cuáles son las más efectivas y utilizadas?

Las técnicas que usa el minado de datos son las siguientes: 

  • Regresión lineal. La regresión estadística es una variable que se utiliza para encontrar relaciones entre los datos, por lo que la convierte en una técnica rápida y eficaz. Pero para Muchos trabajos no es suficiente los resultados que aporta.
  • Otros modelos estadísticos. En esta técnica de minado de datos se emplea diferentes diseños que sirven para indicar la relación que hay entre dos o más factores y cómo se comportan antes una variable determinada.
  • Redes de neuronas. Está basado en la interconexión de neuronas que se produce en el sistema nervioso central de los animales. De esta manera se puede conocer cómo trabaja una red y cómo colabora con otra en el conjunto total. Se utilizan técnicas de discriminación y de resolución de problemas no separables de la temática general, entre otras.
  • Árboles de decisión. Se usa un modelo predictivo dada una base de datos en la cual se construyen diagramas lógicos y se verifica el comportamiento de un determinado suceso. Para este caso se utilizan los algoritmos C4.5 y ID3., entre otros ejemplos.
  • Análisis por asociación. Es una de las más comunes y fáciles de implementar debido a que se agrupan los diferentes datos de la muestra y se verifica qué sucede en el conjunto de los datos de acuerdo con algoritmos empleados.
  • Esta técnica también se la denomina Agrupación de vectores y consiste en asociar vectores de acuerdo con criterios establecidos, de los cuales se obtiene características que son comunes a la muestra de acuerdo con una entrada determinada.
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Utilidad de la minería de datos ¿Cómo se puede aplicar a diversos sectores?

En la actualidad se puede usar la minería de datos en los siguientes sectores:

Estadística

Estadística

Es uno de los usos más importantes y generales que hay de la MD. Esto se debe porque se puede usar en la correlación y dispersión de 2 variables y conocer su comportamiento de una manera mucho más sencilla que tiene una muestra o el total de la población. Además, se puede estudiar la Varianza para saber qué tipo de desviación tiene una variable con respecto al conjunto de elementos. Otras variables que puedes encontrar son las series y el discriminante de una muestra.

Informática

En informática se usa para la construcción de algoritmos para optimizar una serie de datos que se da en un comportamiento determinado. De esta manera se obtienen mejores resultados y se puede añadir otros factores aleatorios para conocer su reacción. Se utiliza la minería de datos en la inteligencia artificial para analizar los datos de forma automática. También vas a encontrar el data mining en los sistemas que fueron creados por expertos, con y sin conocimiento de las situaciones, y en los procesos en paralelo de análisis.

Comportamiento en Internet

La minería de datos en la web es usada por las empresas y se encarga de analizar el comportamiento que tienen los usuarios en Internet cuando navegan. Luego usan esta información para ofrecer publicidades. Esto está emparentado con las cookies del navegador, por lo que no siempre esta actividad es ética porque la información se obtiene sin el consentimiento de la persona.

Finanzas

El análisis del retorno en un proyecto de inversión es clave y se puede conocer un número muy preciso si se usa la minería de datos. Esto se debe a que las empresas pueden saber de antemano a la erogación del dinero qué actitudes tiene el mercado en el cual desea invertir.

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Videojuegos

Conocer el gusto que tienen los consumidores es fundamental para el éxito de este sector. Por lo que las empresas usan la minería de datos para saber las preferencias de los gamers y así ofrecer un mejor servicio y que esté adaptado a todos los requerimientos.

Fabricación de mercadería

Las industrias son uno de los sectores de la economía que más usa la minería de datos. Esto se debe a la posibilidad que ofrece esta técnica para predecir el comportamiento de los compradores y el análisis de la competencia. Basados en estos informes es posible realizar un presupuesto de producción mucho más real y, por lo tanto, las compras se planifican mejor y así obtienen mayores utilidades.

Análisis de empleados

Las empresas usan en sus departamentos de recursos humanos esta técnica de investigación en masa. Esto lo hacen porque pueden obtener información del porqué algunos empleados tienen éxito en sus puestos de trabajo y por qué otros no.

Cartografía genética

Se puede usar el data mining para conocer la cartografía genética de determinadas personas. Esto ayuda a relacionarlas con otras variables y saber por qué eligen o se comportan de una determinada manera.

Lista de las principales herramientas utilizadas para la minería de datos

Te mostraremos a continuación las principales herramientas que se puede usar para realizar una minería de datos exitosa:

RapidMiner.com

Se utiliza esta herramienta de minería de datos para llevar a cabo investigaciones relacionado con las industrias organizaciones. Se basa en el estudio de los ingresos y egresos, enfocándose en la reducción de riesgos para aumentar la rentabilidad. Este programa está desarrollado para diferentes sistemas operativos, por lo que los procesos de análisis se pueden realizar sin limitaciones. Además, cuenta con módulos que incluyen gráficos y herramientas que permiten una mejor interpretación del estudio.

NeuralDesigner.com

Neural Designer

En este caso se trata de un programa informático que se utiliza para interpretar de forma gráfica modelos de redes neuronales. Esto lo hace mediante algoritmos que son fáciles de utilizar en empresas de salud, en la ingeniería y en los bancos, entre otros sectores. Dispone de una prueba gratuita para conocer todas las funciones y analizar todos los beneficios que se pueden obtener.

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Orange.Biolab.si

El aprendizaje automático Orange es un programa que se utiliza para crear flujos de trabajo y conocer una serie de componentes que están relacionados con dos o más factores de interés. Es de código abierto y se caracteriza por la facilidad con que ofrece los resultados, ya que lo hace con gráficas muy intuitivas.

KNIME.org

Esta plataforma alemana permite obtener información acerca de datos de interés. Esto lo hace por medio de la validación de diferentes modelos estadísticos y de tipo ROC. Los resultados se muestran de forma gráfica por lo que el aprendizaje es mucho más simple.

OpenNN.net

Es una biblioteca de código abierto que se puede descargar desde su página web y se puede crear modelos para analizar proyectos de marketing, de energía, de salud e industriales, entre otros sectores. Muestra los resultados por medio de modelos de salida de regresión en los cuales se puede asignar patrones y hacer predicciones sobre el comportamiento futuro las variables.

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