Las 12 aplicaciones de minería de datos más útiles de 2022

La minería de datos es un método para extraer datos de múltiples fuentes y organizarlos para obtener información valiosa. ¡ Siga leyendo para descubrir la amplia gama de aplicaciones de minería de datos que están cambiando la industria tal como la conocemos!

Las empresas modernas no pueden vivir en una laguna de datos. Tienen que evolucionar y mantenerse al día con la evolución tecnológica y las próximas tendencias digitales para mantenerse por delante de la competencia. Por lo tanto, las empresas de hoy priorizan mantenerse al tanto de todos los nuevos desarrollos en el campo de la ciencia y el análisis de datos. La minería de datos es uno de esos procesos en la ciencia de datos. Consulte los ejemplos comunes de minería de datos.

Implica un examen de conjuntos de datos preexistentes para obtener información nueva y útil. Los complejos algoritmos de minería de datos permiten a las empresas dar sentido a los datos sin procesar mediante la segmentación de grandes conjuntos de datos, la identificación de patrones y la predicción de resultados.

Veamos algunas de las principales aplicaciones de la minería de datos.

Aplicaciones de minería de datos

1. Análisis Financiero

La industria bancaria y financiera depende de datos confiables y de alta calidad. En los mercados de préstamos, los datos financieros y de los usuarios se pueden utilizar para una variedad de propósitos, como predecir los pagos de los préstamos y determinar las calificaciones crediticias. Y los métodos de minería de datos hacen que estas tareas sean más manejables.

Las técnicas de clasificación facilitan la separación de los factores cruciales que influyen en las decisiones bancarias de los clientes de los irrelevantes. Además, las técnicas de agrupación multidimensional permiten la identificación de clientes con comportamientos de pago de préstamos similares. El análisis y la extracción de datos también pueden ayudar a detectar el lavado de dinero y otros delitos financieros. Obtenga más información sobre las aplicaciones de la ciencia de datos en la industria financiera

2. Industria de las telecomunicaciones

Expansión y crecimiento a un ritmo acelerado, especialmente con la llegada de Internet. La minería de datos puede permitir que los actores clave de la industria mejoren la calidad de su servicio para mantenerse a la vanguardia.

El análisis de patrones de las bases de datos espaciotemporales puede desempeñar un papel muy importante en las telecomunicaciones móviles, la informática móvil y también en los servicios web y de información. Y técnicas como el análisis de valores atípicos pueden detectar usuarios fraudulentos. Además, las herramientas de visualización y OLAP pueden ayudar a comparar información, como el comportamiento del grupo de usuarios, las ganancias, el tráfico de datos, las sobrecargas del sistema, etc.

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3. Detección de intrusos

La conectividad global en la economía actual impulsada por la tecnología ha presentado desafíos de seguridad para la administración de redes. Los recursos de la red pueden enfrentarse a amenazas y acciones que interfieren en su confidencialidad o integridad. Por lo tanto, la detección de intrusos se ha convertido en una práctica crucial de minería de datos.

Abarca análisis de asociación y correlación, técnicas de agregación, visualización y herramientas de consulta, que pueden detectar con eficacia cualquier anomalía o desviación del comportamiento normal.

4. Industria minorista

El sector minorista organizado posee cantidades considerables de puntos de datos que cubren las ventas, el historial de compras, la entrega de bienes, el consumo y el servicio al cliente. Las bases de datos se han vuelto aún más grandes con la llegada de los mercados de comercio electrónico.

En el comercio minorista moderno, los almacenes de datos se diseñan y construyen para obtener todos los beneficios de la minería de datos. El análisis de datos multidimensionales ayuda a manejar datos relacionados con diferentes tipos de clientes, productos, regiones y zonas horarias. Los minoristas en línea también pueden recomendar productos para generar más ingresos por ventas y analizar la efectividad de sus campañas promocionales. Entonces, desde notar patrones de compra hasta mejorar el servicio y la satisfacción del cliente, la minería de datos abre muchas puertas en este sector.

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5. Educación Superior

A medida que aumenta la demanda de educación superior en todo el mundo, las instituciones buscan soluciones innovadoras para satisfacer las crecientes necesidades. Las instituciones pueden utilizar la minería de datos para predecir qué estudiantes se inscribirían en un programa en particular, quiénes requerirían asistencia adicional para graduarse, refinando la gestión de inscripción en general.

Además, el pronóstico de las trayectorias profesionales de los estudiantes y la presentación de datos se volverían más cómodos con análisis efectivos. De esta manera, las técnicas de minería de datos pueden ayudar a descubrir patrones ocultos en bases de datos masivas en el campo de la educación superior.

6. Industria energética

Big Data está disponible incluso en el sector energético hoy en día, lo que apunta a la necesidad de técnicas apropiadas de minería de datos. Los modelos de árboles de decisión y el aprendizaje automático de vectores de soporte se encuentran entre los enfoques más populares en la industria y brindan soluciones factibles para la toma de decisiones y la gestión. Además, la minería de datos también puede lograr ganancias productivas al predecir la producción de energía y el precio de liquidación de la electricidad.

7. Minería de datos espaciales

Los Sistemas de Información Geográfica (GIS) y varias otras aplicaciones de navegación hacen uso de la minería de datos para asegurar información vital y comprender sus implicaciones. Esta nueva tendencia incluye la extracción de datos geográficos, ambientales y astronómicos, incluidas imágenes del espacio exterior. Por lo general, la minería de datos espaciales puede revelar aspectos como la topología y la distancia.

8. Análisis de datos biológicos

Las prácticas de minería de datos biológicos son comunes en la investigación genómica, proteómica y biomédica. Desde caracterizar el comportamiento de los pacientes y predecir las visitas al consultorio hasta identificar terapias médicas para sus enfermedades, las técnicas de ciencia de datos brindan múltiples ventajas.

Algunas de las aplicaciones de minería de datos en el campo de la Bioinformática son:

• Integración semántica de bases de datos heterogéneas y distribuidas
• Asociación y análisis de ruta
• Uso de herramientas de visualización.
• Descubrimiento de patrones estructurales
• Análisis de redes genéticas y rutas de proteínas

9. Otras aplicaciones científicas

Las simulaciones numéricas rápidas en campos científicos como la ingeniería química, la dinámica de fluidos, el clima y el modelado de ecosistemas generan grandes conjuntos de datos. La minería de datos brinda capacidades como almacenes de datos, preprocesamiento de datos, visualización, minería basada en gráficos, etc.

10. Ingeniería de Fabricación

El diseño a nivel de sistema hace uso de la minería de datos para extraer relaciones entre carteras y arquitecturas de productos. Además, los métodos también son útiles para predecir los costos del producto y el tiempo de desarrollo.

11. Investigación Criminal

Las actividades de minería de datos también se utilizan en Criminología, que es un estudio de las características del delito. En primer lugar, los informes sobre delitos basados ​​en texto deben convertirse en archivos de procesamiento de texto. Luego, el proceso de identificación y maquinación del crimen se llevaría a cabo mediante el descubrimiento de patrones en almacenes masivos de datos.

12. Contraterrorismo

Los algoritmos matemáticos sofisticados pueden indicar qué unidad de inteligencia debe desempeñar el papel principal en las actividades antiterroristas. La minería de datos puede incluso ayudar con las tareas de administración policial, como determinar dónde desplegar la fuerza laboral y señalar los registros en los cruces fronterizos.

Elegir un sistema de minería de datos

La minería de datos se encuentra en la unión del aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. Como discutimos anteriormente, puede empoderar a las industrias modernas de diversas maneras. La selección de un sistema de minería de datos adecuado generalmente depende de los siguientes factores.

• Tipo de datos: antes de elegir un sistema de minería, debemos verificar el formato de datos que puede manejar su infraestructura existente. Los datos pueden estar basados ​​en registros, relacionales o en forma de texto ASCII, base de datos o datos de almacén, etc.

• Tipo de fuentes: las fuentes de datos surgen como otra consideración al seleccionar un sistema de minería de datos. Algunos sistemas de minería de datos funcionan en fuentes relacionales, mientras que otros pueden operar solo en archivos de texto ASCII. Idealmente, el sistema también debería admitir funciones como Conectividad abierta de bases de datos.

• Problemas del sistema: el sistema de minería de datos debe ser compatible con uno o más sistemas operativos. Ciertas estructuras también proporcionan interfaces de usuario basadas en web y permiten entradas de datos XML.

• Metodologías de minería de datos: Elija su sistema de minería de datos en función de las funciones que ofrece. Mientras que algunas unidades pueden estar equipadas con una sola metodología, digamos clasificación, otras pueden proporcionar múltiples capacidades. Los ejemplos incluyen descripción de conceptos, minería de asociaciones, agrupamiento, predicción, análisis OLAP basado en descubrimiento, análisis de vinculación, búsqueda de similitudes, análisis de valores atípicos, etc.

• Sistemas de bases de datos o almacenes de datos: tendría que combinar su sistema de minería de datos con una base de datos o un almacén de datos para crear un entorno integrado y uniforme adecuado para el procesamiento de la información. Hay diferentes tipos de acoplamiento disponibles, como sin acoplamiento, acoplamiento suelto, acoplamiento semi apretado y acoplamiento apretado.

• Escalabilidad: la escalabilidad del tamaño de la base de datos (fila) y la dimensión (columna) surge como otro aspecto importante de un sistema de minería de datos. Cuando el número de filas aumenta diez veces y el sistema no tarda más de diez veces en ejecutar una consulta, se considera escalable por filas. Por otro lado, un sistema de minería puede evaluarse como columna escalable si hay un aumento lineal en el tiempo de ejecución de la consulta a medida que se agregan más columnas.

• Herramientas de visualización: La elección de un sistema de minería de datos también tendría en cuenta sus competencias de visualización. Las capacidades pueden variar desde la visualización de datos hasta el proceso de minería y la visualización de resultados.

• Interfaz de usuario: una interfaz gráfica fácil de usar es esencial para la minería de datos interactiva. Si bien los sistemas de bases de datos relacionales pueden requerir el uso de lenguajes de consulta, no ocurre lo mismo con los sistemas de minería de datos.

Tendencias tecnológicas en minería de datos

• Métodos de minería de datos escalables e interactivos: los controles agregados en forma de especificaciones y restricciones pueden guiar los sistemas de minería de datos no solo para manejar de manera efectiva grandes volúmenes de datos, sino también para buscar patrones interesantes.
• Estandarización de los lenguajes de consulta: los lenguajes de consulta estándar mejorarán la interoperabilidad entre las diferentes funciones de minería de datos y promoverán el desarrollo sistemático de soluciones.
• Minería de datos visuales: la minería de datos visuales se ha acelerado como una de las principales tendencias de minería de datos, presentando oportunidades innovadoras para el descubrimiento de conocimiento.
• Análisis de investigación: las aplicaciones de minería de datos no se limitan al mundo tecnológico. La limpieza de datos, el preprocesamiento, la visualización y la integración de bases de datos han transformado el amplio campo de la investigación.
• Minería web: la minería de contenido web, la minería de registros web y otros servicios de minería en Internet se han asegurado un lugar entre los subcampos florecientes de la minería de datos.
• Minería de datos distribuidos y de bases de datos múltiples: la minería de datos de bases de datos múltiples analiza patrones en varias bases de datos. Mientras que la minería de datos distribuidos busca datos de varias ubicaciones de red.
• Minería de datos en tiempo real: los datos en tiempo real o "datos de flujo" se generan a partir de la minería web, la minería de datos móviles, el comercio electrónico, el análisis de acciones, etc. Este tipo de datos requiere modelos dinámicos de minería de datos.
• La protección de la privacidad y la seguridad de la información también han salido a la luz como una tendencia notable en el espacio de la minería de datos.

En este blog, comprendimos varias aplicaciones de minería de datos y exploramos las tendencias emergentes en esta esfera.

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