Lista completa de las mejores técnicas de minería de datos que necesita saber

En este blog obtendrá la lista completa de técnicas de minería de datos en detalle. Examinaremos cada técnica de minería de datos individualmente.

Las empresas ahora tienen muchos más datos a los que acceder que nunca antes. Sin embargo, debido a la gran cantidad de datos, puede ser extremadamente difícil dar sentido a las enormes cantidades de datos organizados y no estructurados para implementar cambios en toda la organización. Este problema, si no se gestiona adecuadamente, puede reducir la importancia de todos los datos.

La minería de datos es el método por el cual las empresas buscan patrones en la información para obtener información que es importante para las empresas en función de sus necesidades. Tanto la inteligencia empresarial como la ciencia de datos lo necesitan. Las empresas pueden utilizar una variedad de estrategias de minería de datos para transformar los datos sin procesar en información procesable. Todo está involucrado en esto, desde la inteligencia artificial de vanguardia hasta los conceptos básicos de preparación de datos, que son esenciales para aprovechar al máximo sus inversiones en datos. Aquí conocerás cuáles son las técnicas y conceptos de la minería de datos.

Índice de contenidos
  1. Técnicas de minería de datos
    1. 1. Limpieza y preparación de datos
    2. 2. Traza los patrones
    3. 3. Clasificación
    4. 4. Pronóstico
    5. 5. Agrupación
    6. 6. Asociación
    7. 7. Regresión
    8. 8. Detección de valores atípicos
    9. 9. Esquemas secuenciales
    10. 10. Árboles de decisión
    11. 11. Técnicas estadísticas
    12. 12. Pantalla
    13. 13. Almacenamiento de datos
    14. 14. Procesamiento de la memoria a largo plazo
    15. 15. Redes neuronales
    16. 16. Inteligencia artificial y aprendizaje automático
  2. Conclusión

Técnicas de minería de datos

1. Limpieza y preparación de datos

Limpiar y preparar los datos es un paso importante en el proceso de minería de datos. Para ser útiles en varios enfoques analíticos, los datos sin procesar deben limpiarse y formatearse. En la limpieza y preparación de datos se utilizan diferentes elementos de modelado, transformación, migración de datos, ETL, ELT, integración y agregación de datos. Es un paso fundamental para determinar el mejor uso de los datos al reconocer sus características y atributos básicos.

La importancia de la limpieza y preparación de datos para el negocio es evidente. Los datos son inútiles para una empresa o inexactos debido a su precisión si evita este primer paso. Las empresas deben poder confiar en sus datos, los resultados de los análisis y las acciones tomadas como parte de esos resultados.

2. Traza los patrones

Una técnica simple de minería de datos es el reconocimiento de patrones. Implica la detección y el seguimiento de patrones en los datos para extraer conclusiones inteligentes sobre los resultados empresariales. Cuando una empresa nota un patrón en los datos de ventas, por ejemplo, hay una base para tomar alguna acción para capitalizar ese detalle. Si una empresa descubre que dicho producto se vende mejor que otros para un grupo demográfico en particular, puede usar esta información para desarrollar bienes o servicios similares o simplemente almacenar mejor el producto real para ese grupo demográfico.

3. Clasificación

Los diversos atributos asociados con los datos de diferentes fuentes se analizan utilizando técnicas de minería de datos de clasificación. Las empresas pueden clasificar o clasificar datos similares después de identificar las características clave de estos tipos de datos. Esto es esencial para reconocer la información de identificación personal que las organizaciones pueden querer proteger o borrar de los registros.

4. Pronóstico

La previsión es una de las características más importantes de la minería de datos. Y representa una de las cuatro ramas del análisis. El análisis predictivo funciona extendiendo las tendencias contenidas en los datos actuales o históricos hacia el futuro. Como resultado, proporciona a las empresas información sobre qué patrones surgirán en sus datos en el futuro. Hay varias formas de utilizar el análisis predictivo. Los aspectos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial se incluyen en algunos de los más avanzados. Por otro lado, el análisis predictivo no necesita depender de estas técnicas; también puede ser ayudado por algoritmos más simples.

5. Agrupación

Para comprender los datos, el agrupamiento es una técnica analítica que utiliza métodos visuales. Los sistemas de agrupamiento utilizan gráficos para demostrar dónde se encuentra la distribución de datos en relación con varias métricas. También se utilizan diferentes colores en las técnicas de agrupación para representar la distribución de datos.

El análisis de conglomerados funciona mejor para los enfoques de gráfico. Los usuarios pueden ver cómo se distribuyen los datos y reconocer patrones que son importantes para sus objetivos comerciales utilizando gráficos y agrupaciones en particular.

6. Asociación

El término "asociación" se refiere a una metodología de minería de datos relacionados con estadísticas. Significa que algunos datos (o eventos basados ​​en datos) están vinculados a otros datos o eventos basados ​​en datos. Es relevante para el concepto de co-ocurrencia de aprendizaje automático, donde la existencia de un evento basado en datos indica la probabilidad de otro.

La correlación es un fenómeno matemático cercano al concepto de asociación. Esto significa que el análisis de datos revela una conexión entre dos ocurrencias de datos, como el hecho de que la compra de hamburguesas a menudo va seguida de la compra de papas fritas.

7. Regresión

Las técnicas de regresión son útiles para determinar la esencia de la relación de un conjunto de datos entre variables. En algunos casos, las relaciones pueden ser causales y en otros pueden ser solo correlaciones. La regresión es una técnica simple de caja blanca para determinar cómo se relacionan las variables. El pronóstico y el modelado de datos también usan técnicas de regresión.

8. Detección de valores atípicos

Algunas desviaciones en los conjuntos de datos se detectan mediante la detección de valores atípicos. Cuando las empresas descubren anomalías en sus registros, se vuelve más fácil comprender por qué ocurren y planificar eventos potenciales para lograr los objetivos comerciales.

Por ejemplo, si hay un aumento en el uso de sistemas transaccionales para tarjetas de crédito en un momento determinado del día, las empresas pueden usar esta información para maximizar los ingresos durante el resto del día al averiguar por qué.

9. Esquemas secuenciales

Este método de minería de datos se enfoca en descubrir un conjunto de eventos que ocurren en un orden predeterminado. Es especialmente útil para extraer datos transaccionales. Por ejemplo, este método mostrará las prendas de vestir que es más probable que los consumidores compren después de realizar una primera compra, como un par de zapatos. Comprender las tendencias secuenciales puede ayudar a las empresas a recomendar productos adicionales a los consumidores para aumentar las ventas.

10. Árboles de decisión

Los árboles de decisión son una forma de modelo predictivo que permite a las empresas extraer datos de manera efectiva. Aunque un árbol de decisión es técnicamente una forma de aprendizaje automático, se lo conoce más comúnmente como una técnica de aprendizaje automático de caja blanca debido a su simplicidad. Los usuarios pueden ver fácilmente cómo las entradas de datos afectan las salidas usando un árbol de decisión. Un bosque aleatorio es un modelo de análisis predictivo creado mediante la combinación de varios modelos de árboles de decisión. Los modelos de bosques aleatorios que son complicados se conocen como técnicas de aprendizaje automático de "caja negra" porque sus resultados no siempre son fáciles de entender en función de sus entradas. Sin embargo, en la mayoría de los casos, esta forma simple de modelado de conjuntos es más efectiva que simplemente confiar en los árboles de decisión.

11. Técnicas estadísticas

Las técnicas estadísticas están en el corazón de la mayoría de los análisis de minería de datos. Los diversos modelos de análisis se basan en conceptos estadísticos que producen valores numéricos que se pueden utilizar para lograr objetivos comerciales específicos. Por ejemplo, en los sistemas de reconocimiento de imágenes, las redes neuronales utilizan estadísticas complejas basadas en diferentes pesos y medidas para determinar si una imagen es un perro o un gato.

Los modelos estadísticos son una de las dos ramas principales de la inteligencia artificial. Algunas técnicas estadísticas tienen modelos estáticos, mientras que otras que utilizan el aprendizaje automático mejoran con el tiempo.

12. Pantalla

Otro aspecto esencial de la minería de datos es la visualización de datos. Brindan a los usuarios acceso a datos basados ​​en las impresiones sensoriales que se pueden ver. Las visualizaciones de datos actuales son interactivas, útiles para transmitir datos en tiempo real y se distinguen por una variedad de colores que muestran varias tendencias y patrones de datos.

Los tableros son una herramienta valiosa para descubrir información sobre la minería de datos mediante visualizaciones de datos. En lugar de confiar simplemente en los resultados numéricos de los modelos matemáticos, las empresas pueden crear tableros basados ​​en una variedad de métricas y usar visualizaciones para ilustrar visualmente los patrones en los datos.

13. Almacenamiento de datos

El punto de almacenamiento de datos del proceso de minería de datos es crucial. El almacenamiento de datos solía incluir el almacenamiento de datos estructurados en los sistemas de administración de bases de datos relacionales para que pudiera analizarse en busca de inteligencia comercial, informes y tableros simples. Los almacenes de datos en la nube y los almacenes de datos ahora están disponibles en almacenes de datos semiestructurados y no estructurados, como Hadoop. Aunque los almacenes de datos alguna vez se usaron para almacenar y analizar datos históricos, muchos enfoques nuevos ahora pueden proporcionar análisis de datos en profundidad y en tiempo real.

14. Procesamiento de la memoria a largo plazo

La capacidad de interpretar datos durante largos períodos de tiempo se denomina procesamiento de memoria a largo plazo. Aquí es donde los datos históricos del almacén de datos ayudan mucho. Cuando una empresa puede realizar un análisis durante un largo período de tiempo, puede detectar tendencias que de otro modo serían difíciles de ver. Por ejemplo, una empresa puede descubrir pistas sutiles que podrían conducir a una reducción de la facturación en el sector financiero al examinar la deserción durante un período de varios años.

15. Redes neuronales

Una red neuronal es una forma de modelo de aprendizaje automático que se usa a menudo en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Las redes neuronales son uno de los modelos de aprendizaje automático más precisos que se utilizan en la actualidad. Reciben su nombre del hecho de que tienen múltiples capas que se asemejan a la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano.

Si bien una red neuronal puede ser una herramienta poderosa en la minería de datos, las empresas deben proceder con precaución al usarla porque algunos de estos modelos de redes neuronales son extremadamente complejos, lo que dificulta comprender cómo llegó a su fin una red neuronal.

16. Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Las dos tecnologías más avanzadas son la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Los tipos avanzados de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, brindan predicciones extremadamente precisas cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. En consecuencia, son útiles en aplicaciones de inteligencia artificial como la visión artificial, el reconocimiento de voz y el análisis de texto avanzado mediante el procesamiento del lenguaje natural. Para extraer valor, las técnicas de minería de datos funcionan bien con datos semiestructurados y no estructurados.

Conclusión

Aquí en este blog, hemos aprendido todas las técnicas de minería de datos en detalle. Sabemos que las técnicas de minería de datos no son fáciles. Por lo tanto, si tiene algún tipo de problema con su asignación o desea recibir ayuda con la asignación de minería de datos, no dude en contactarnos o comentar a continuación para obtener nuestra ayuda.

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