¿Qué es la minería de datos? Conceptos clave, ¿cómo funciona?

La minería de datos se puede entender como el proceso de exploración de datos a través de la limpieza, la búsqueda de patrones, el diseño de modelos y la creación de pruebas. La minería de datos incluye los conceptos de aprendizaje automático, estadísticas y gestión de bases de datos. Como resultado, a menudo es fácil confundir la minería de datos con el análisis de datos, la ciencia de datos u otros procesos de datos.

La minería de datos ha tenido una larga y rica historia. Como concepto, surgió con el surgimiento de la era informática en la década de 1960. Históricamente, la minería de datos era principalmente un proceso de codificación intensivo y requería mucha experiencia en codificación. Incluso hoy en día, la minería de datos involucra los conceptos de programación para limpiar, procesar, analizar e interpretar datos. Los especialistas en datos deben tener un conocimiento práctico de las estadísticas y al menos un lenguaje de programación para realizar con precisión las tareas de minería de datos. Gracias a los sistemas inteligentes de inteligencia artificial y aprendizaje automático, algunos de los principales procesos de extracción de datos ahora están automatizados. Si es un principiante en Python y la ciencia de datos, los programas de ciencia de datos de upGrad definitivamente pueden ayudarlo a profundizar en el mundo de los datos y el análisis.

En este artículo, lo ayudaremos a aclarar todas las confusiones en torno a la minería de datos, guiándolo a través de todos los matices, incluidos qué es, los conceptos clave que debe conocer, cómo funciona y el futuro de la minería de datos.

Para empezar, la minería de datos no es precisamente análisis de datos.

Es natural confundir la minería de datos con otros proyectos de datos, incluido el análisis de datos. Sin embargo, en su conjunto, la minería de datos es mucho más amplia que el análisis de datos. De hecho, el análisis de datos es simplemente un aspecto del análisis de datos. Los expertos en minería de datos son responsables de limpiar y preparar los datos, crear modelos de evaluación y probar esos modelos contra hipótesis para proyectos de inteligencia comercial. En otras palabras, tareas como la limpieza de datos, el análisis de datos, la exploración de datos son partes de todo el espectro de minería de datos, pero son solo partes de un todo mucho más grande.

Conceptos clave de minería de datos

Llevar a cabo con éxito cualquier tarea de minería de datos requiere varias técnicas, herramientas y conceptos. Algunos de los conceptos más importantes en torno a la minería de datos son:

• Limpieza/preparación de datos: aquí es donde todos los datos sin procesar de fuentes dispares se convierten en un formato estándar que se puede procesar y analizar fácilmente. Esto incluye identificar y eliminar errores, encontrar valores faltantes, eliminar duplicados, etc.

• Inteligencia artificial: los sistemas de IA realizan actividades analíticas en torno a la inteligencia humana, como la planificación, el razonamiento, la resolución de problemas y el aprendizaje.

• Aprendizaje de reglas de asociación: también conocido como análisis de canasta de mercado, este concepto es esencial para encontrar la relación entre diferentes variables de un conjunto de datos. Por extensión, este es un componente extremadamente crucial para determinar qué productos suelen comprar juntos los clientes.

• Agrupamiento: el agrupamiento es el proceso de dividir un gran conjunto de datos en subconjuntos más pequeños y significativos llamados clústeres. Esto ayuda a comprender la naturaleza individual de los elementos del conjunto de datos, con lo que se puede realizar una agrupación o agrupación adicional de manera más eficiente.

• Clasificación: el concepto de clasificación se usa para asignar elementos en un gran conjunto de datos a clases de destino para mejorar la precisión de predicción de las clases de destino para cada nuevo dato.

• Análisis de datos: una vez que todos los datos se han reunido y procesado, el análisis de datos se utiliza para evaluar toda la información, encontrar patrones y generar conocimientos.

• Almacenamiento de datos: este es el proceso de almacenar una amplia colección de datos comerciales de manera que facilite la toma rápida de decisiones. El almacenamiento es el componente más crucial de cualquier proyecto de minería de datos a gran escala.

• Regresión: la técnica de regresión se utiliza para predecir un rango de valores numéricos, como la temperatura, los precios de las acciones, las ventas, en función de un conjunto de datos en particular.

Ahora que tenemos todos los términos cruciales en su lugar, veamos cómo funciona un proyecto típico de minería de datos.

¿Cómo funciona la minería de datos?

Cualquier proyecto de minería de datos generalmente comienza con la búsqueda del alcance. Es esencial hacer las preguntas correctas y recopilar el conjunto de datos correcto para responder esas preguntas. Luego, los datos se preparan para el análisis y el éxito final del proyecto depende en gran medida de la calidad de los datos. Los datos deficientes conducen a resultados inexactos y defectuosos, por lo que es aún más importante preparar los datos con diligencia y eliminar todas las anomalías.

El proceso de minería de datos generalmente funciona a través de los siguientes seis pasos:

1. Comprender el negocio

Esta etapa implica desarrollar una comprensión integral del proyecto en cuestión, incluida la situación comercial actual, los objetivos comerciales y las métricas para el éxito.

2. Comprender los datos

Una vez que el alcance del proyecto y los objetivos comerciales están claros, viene la tarea de recopilar todos los datos relevantes que se necesitarán para resolver el problema. Estos datos se recopilan de todas las fuentes disponibles, incluidas las bases de datos, el almacenamiento en la nube y los silos.

3. Preparando los datos

Una vez que se recopilan los datos de todas las fuentes, es hora de preparar los datos. En este paso, se realizan la limpieza de datos, la normalización, el llenado de valores faltantes y tareas similares. Este paso tiene como objetivo traer todos los datos en el formato más adecuado y estandarizado para llevar a cabo procesos posteriores.

4. Desarrollo del modelo

Ahora, después de traer todos los datos a un formato apto para el análisis, el siguiente paso es desarrollar los modelos. Para esto, se utilizan programación y algoritmos para crear un modelo que pueda identificar tendencias y patrones a partir de los datos disponibles.

5. Prueba y evaluación del modelo

El modelado se realiza en base a los datos disponibles. Sin embargo, para probar los modelos, debe alimentarlo con otros datos y ver si arroja la salida relevante o no. Determinar qué tan bien el modelo está entregando nuevos resultados ayudará a lograr los objetivos comerciales. Este es generalmente un proceso iterativo que se repite hasta que se encuentra el mejor algoritmo para resolver el problema en cuestión.

6. Despliegue

Una vez que el modelo ha sido probado y mejorado iterativamente, el último paso es implementar el modelo y poner los resultados del proyecto de minería de datos a disposición de todos los interesados ​​y tomadores de decisiones.

A lo largo de todo el ciclo de vida de la minería de datos, los mineros de datos deben mantener una estrecha colaboración entre los expertos del dominio y otros miembros del equipo para mantener a todos informados y asegurarse de que nada se escape.

Ventajas de la minería de datos para empresas

Las empresas ahora se ocupan de montones de datos a diario. Estos datos solo aumentan a medida que pasa el tiempo, y no hay forma de que el volumen de estos datos disminuya alguna vez. Como resultado, las empresas no tienen otra opción que basarse en datos. En el mundo actual, el éxito de cualquier negocio depende en gran medida de qué tan bien puedan comprender sus datos, obtener información de ellos y hacer predicciones procesables. La minería de datos realmente empodera a las empresas para mejorar su futuro al analizar sus tendencias de datos pasadas y hacer predicciones precisas sobre lo que es probable que suceda.

Por ejemplo, la minería de datos puede informar a una empresa sobre sus prospectos que probablemente se conviertan en clientes rentables según los datos anteriores y es más probable que se comprometan con una campaña u oferta específica. Con este conocimiento, las empresas pueden aumentar su ROI al ofrecer solo aquellos prospectos que probablemente respondan y se conviertan en clientes valiosos.

En resumen, la minería de datos ofrece los siguientes beneficios a cualquier empresa:

• Entender las preferencias y sentimientos de los clientes.
• Captación de nuevos clientes y retención de los existentes.
• Mejorar up-selling y cross-selling.
• Aumento de la lealtad entre los clientes.
• Mejorar el ROI y aumentar los ingresos comerciales.
• Detección de actividades fraudulentas e identificación de riesgos crediticios.
• Seguimiento del rendimiento operativo.

Mediante el uso de técnicas de minería de datos, las empresas pueden basar sus decisiones en datos e inteligencia en tiempo real, en lugar de solo instintos o instintos, lo que garantiza que sigan brindando resultados y se mantengan por delante de su competencia.

El futuro de la minería de datos

La minería de datos, e incluso otros campos de las ciencias de la información, tienen un futuro extremadamente brillante debido a la cantidad cada vez mayor de datos en el mundo. En el último año, nuestros datos acumulados aumentaron de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes .

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