Qué es la minería de datos: alcance, oportunidades de carrera

Los datos en alguna forma nos rodean constantemente. Ya sea en nuestros teléfonos inteligentes o computadoras portátiles, las aplicaciones que usamos producen toneladas de datos valiosos. Estos datos son muy beneficiosos para las empresas que buscan recopilar información y tomar decisiones comerciales.

Por lo tanto, el análisis de datos ha sido un salvador absoluto para todas las empresas a lo largo y ancho y les ha ayudado a tomar decisiones mucho más calculadas. Sin embargo, el análisis de datos es como la última etapa del proceso de ciencia de datos. Todo comienza con la correcta recopilación y recopilación de datos, y eso es lo que se conoce como Data Mining. Si es un principiante en análisis de datos y 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.

El proceso de Minería de Datos no es tan fácil como parece, y si te estás iniciando en este campo, necesitas saber todos los qué, cómo y por qué de la Minería de Datos. A través de este artículo, lo guiaremos a través de varios matices que lo ayudarán a comprender los fundamentos de la minería de datos de una manera mucho más rigurosa.

¿Cuál es el propósito de la minería de datos?

El propósito de la minería de datos es recopilar datos de fuentes dispares y reunirlos bajo un mismo capó. La minería se trata de recopilar datos, llevarlos a un formato adecuado, procesarlos y extraer información relevante de ellos.

La minería de datos ayuda a detectar tendencias a partir de montones de datos, predecir resultados, modelar el público objetivo y recopilar información valiosa sobre el comportamiento y los sentimientos de los clientes. Con estos conocimientos, las empresas pueden adaptarse en consecuencia y ofrecer los mejores servicios posibles.

¡Veamos en profundidad las diferentes operaciones de minería de datos!

¿Cómo funciona la minería de datos?

La minería de datos es un proceso paso a paso que, en términos generales, consta de las siguientes etapas:

• Crear conjuntos de datos de destino seleccionando el tipo de datos requerido.
• Explorar datos y preprocesarlos para llevarlos a formatos consistentes.
• Preparar los datos mediante la creación de reglas de segmentación, la limpieza del ruido, la realización de comprobaciones de anomalías, el llenado de valores faltantes y más.
• ¡Finalmente llega la etapa de usar algoritmos de aprendizaje automático en los datos extraídos para hacer las cosas!

Cuando se trata de Machine Learning, estos son algunos de los tipos de algoritmos de aprendizaje que se usan a menudo:

• Algoritmos de aprendizaje automático supervisado
  • Para clasificar y organizar datos estructurados.
  • El método de clasificación se utiliza para descubrir patrones conocidos y luego se aplica a nueva información (por ejemplo, clasificar una carta de correo electrónico de entrada como spam o no spam).
  • Luego, se realiza la regresión para predecir valores específicos como temperaturas, tasas y demás.
  • Una vez que se completa la regresión, se lleva a cabo la normalización para aplanar las variables independientes de los conjuntos de datos y reorganizar los datos en una forma más cohesiva.
• Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados
  • Para explorar diferentes conjuntos de datos que no están etiquetados.
  • El proceso de agrupamiento se usa para formar agrupaciones/grupos/estructuras de datos similares que tienen patrones distintos.
  • Las reglas de asociación se utilizan para identificar la relación entre las variables de los datos de entrada.
  • El resumen se utiliza luego para informar sobre el hallazgo y visualizar los datos.
• Algoritmos de aprendizaje automático semisupervisados: este enfoque utiliza una combinación de algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados.
• Aprendizaje de redes neuronales: las redes neuronales se inspiran en las redes neuronales biológicas que conforman la estructura y función de nuestro cerebro. Estos son sistemas más complejos que se utilizan para construir modelos de autoaprendizaje para abordar tareas y operaciones más complejas.

Técnicas de minería de datos más utilizadas

Los métodos enumerados anteriormente se utilizan para permitir que las máquinas aprendan por sí mismas. Estos pasos involucran varias estrategias estadísticas y de reconocimiento de patrones, que se basan en las siguientes técnicas:

• Clasificación y agrupamiento: este es el proceso de descubrir grupos, agrupaciones dentro de su conjunto de datos. La clasificación se utiliza en el caso del aprendizaje supervisado, mientras que la agrupación se utiliza en el caso del aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, en función de las compras realizadas por los clientes en el último mes, puede agruparlas en "gasto bajo" y "gasto alto", y luego, según esta clasificación (o agrupación), puede refinar sus estrategias de marketing para estos grupos
• Detección de patrones: el seguimiento y la detección de patrones implica el reconocimiento de desviaciones en el conjunto de datos en ciertos intervalos. Por ejemplo, el tráfico del sitio web puede alcanzar su punto máximo en momentos específicos durante el día. Estos patrones revelan mucho sobre cómo las personas interactúan con los servicios.
• Asociación: la asociación es el proceso de seguimiento de patrones y análisis de dependencias y asociaciones. Por ejemplo, los clientes tienden a comprar fundas para móviles una vez que han comprado teléfonos móviles; esta simple asociación puede ser útil para las actividades de marketing.
• Análisis de regresión: el análisis de regresión se trata de identificar varias variables y analizar sus efectos en las métricas que está estudiando. Por ejemplo, las ventas de bebidas frías estarán directamente relacionadas con las templadas.
• Detección de valores atípicos: los valores atípicos son aquellos valores de datos que aparentemente tienen características diferentes de una gran parte de otros datos. Detectar y eliminar tales valores atípicos es esencial para un análisis de datos preciso.
• Predicción: la minería de datos puede ayudar a construir modelos de pronóstico que luego pueden predecir cómo es probable que se modifiquen las variables independientes en el futuro. Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico pueden usar datos de clientes y ventas para desarrollar modelos que predigan qué productos es probable que se devuelvan o reemplacen.

Evidentemente, la minería de datos es extremadamente útil para varias cosas. Más adelante veremos los diversos alcances y oportunidades mientras trabajamos con Data Science. Por ahora, hablemos un poco sobre algunos de los desafíos de la minería de datos.

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Desafíos con la minería de datos

Si recién está comenzando con el análisis de datos y se está familiarizando con la minería de datos, es importante conocer los diversos desafíos que enfrenta este campo. ¡Aquí hay algunos de esos desafíos que deberías tener en cuenta!

Exceso de datos

Este es un desafío obvio, pero que debe reiterarse pase lo que pase. Las bases de datos son cada vez más grandes y más dispares con el tiempo, y cada vez es más difícil entenderlas de manera integral. Este desafío se presenta de tres formas:

• Segmentación de datos mediante el reconocimiento de factores y elementos importantes.
• Filtrar el ruido eliminando los valores atípicos, llenando los valores faltantes y más.
• Activación de datos integrando toda la información recopilada en los procesos de negocio.

Los tres pasos mencionados anteriormente requieren que algún algoritmo de aprendizaje automático se resuelva con éxito.

Problemas de privacidad y seguridad

La minería de datos trata directamente con datos e información fácilmente identificables. Como resultado, la privacidad y la seguridad siempre han sido uno de los mayores desafíos. Además, dado el historial de robos e infracciones de datos, tiende a haber cierta desconfianza en cualquier forma de recopilación de datos.

Para agregar a eso, existe un cumplimiento estricto y regulaciones con respecto al uso de datos recopilados en la UE debido al RGPD. Eso también ha puesto patas arriba las operaciones de recolección y minería de datos. Si realmente lo piensa, se dará cuenta de cómo la minería de datos puede convertirse fácilmente en una forma de vigilancia. Puede aprender sobre el comportamiento del usuario, los hábitos de consumo, la interacción con los anuncios y mucha más información que puede usarse para buenos y malos propósitos. La delgada línea entre la minería y la vigilancia radica en el propósito. La minería de datos siempre se trata de proporcionar una mejor experiencia de usuario.

Como resultado, es crucial mantener todos los datos extraídos a salvo de ser alterados, modificados o accedidos sin permiso. Aquí hay algunos pasos que se pueden tomar para asegurar que:

• Mecanismos de cifrado
• Diferentes niveles de acceso y permisos.
• Auditorías de seguridad consistentes de la red.
• Responsabilidad personal y consecuencias definidas de la perpetración.

Conjunto de entrenamiento de datos

Para que el algoritmo de aprendizaje automático final sea más eficiente, la máquina debe alimentarse con una cantidad adecuada de datos para la causa requerida. Esto es ciertamente algo que es más fácil decirlo que hacerlo debido a estas razones principales:

• Los conjuntos de datos no son representativos. Por ejemplo, considere las reglas para diagnosticar pacientes. Debe existir una amplia gama de casos de uso con combinaciones variadas que proporcionen la flexibilidad requerida. Entonces, si estas reglas se basan en el diagnóstico de adultos, sus aplicaciones a los niños serán inexactas.
• Faltan casos límite. Los casos límite aseguran que la máquina sepa claramente la diferencia entre una cosa y otra, por ejemplo, la diferencia entre un gato y un perro. La máquina necesita tener un conjunto de propiedades específicas para ambas clases. Además, también debe haber una lista de excepciones.
• Falta de información adecuada. Para lograr una eficiencia de entrenamiento adecuada, un algoritmo debe alimentarse con suficientes datos que tengan clases y condiciones de objetos bien definidas. La vaguedad en este proceso generalmente conduce a un desorden general en los datos. Por ejemplo, si el conjunto de características que distinguen a un gato de un perro es demasiado vago, la máquina podría etiquetar a ambos como "mamíferos".

Precisión del conjunto de datos

Para que valga la pena resolver problemas comerciales, los datos extraídos deben ser completos, precisos y confiables. En caso de que no se cumplan estos factores, los datos a menudo apuntarán hacia soluciones incorrectas. Existen numerosos algoritmos diseñados para ayudarlo a mantener la precisión, la confiabilidad y la integridad bajo control. Sin embargo, todo depende en gran medida de su comprensión de qué información necesita y qué operaciones deberá realizar.

Ruido en el conjunto de datos

Los datos ruidosos son uno de los mayores desafíos al trabajar con minería de datos. Piense en el ruido como cosas que no agregan valor a las operaciones comerciales. Por lo tanto, antes de trabajar en cualquier algoritmo o proceso importante, debe filtrarse para garantizar que el esfuerzo principal se centre en los datos del usuario y no en el ruido. El ruido en los datos es específico del problema, por lo que, en su caso, cualquier dato que no le proporcione la información que necesita será ruidoso para usted.

Además del ruido, también debe lidiar con las siguientes dos cosas: valores faltantes y valores corruptos.

Ambos factores afectan la calidad de sus resultados finales, lo que influirá en sus decisiones comerciales. Ya sea que esté realizando predicciones, clasificaciones o segmentaciones, los valores ruidosos o faltantes pueden desanimarlo en una dirección completamente diferente.

Ahora, hablando sobre el alcance de la minería de datos con más detalle, exploremos los beneficios de la minería de datos para las empresas. También veremos varios ejemplos de minería de datos en la vida real y algunas tendencias clave: ¡esto le dará una idea del tipo de oportunidades profesionales que le esperan en el campo de la minería de datos!

Beneficios de la minería de datos para las empresas

Además del beneficio general de ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, aquí hay algunos otros beneficios de la minería de datos. ¡Estos son beneficios que ayudan a las empresas a mejorar la experiencia y las relaciones con sus clientes y fortalecer sus lazos con el equipo!

• Detección de posibles fraudes: la minería de datos es beneficiosa para las empresas a la hora de detectar posibles actividades fraudulentas. Por ejemplo, el análisis de los datos de POS puede brindar a los minoristas información sobre transacciones fraudulentas pasadas, lo que lleva a algún tipo de detección de patrones. Los bancos y otras instituciones financieras utilizan tales técnicas para identificar posibles clientes defectuosos.
• Optimización de marketing: al recopilar datos relacionados con campañas antiguas, las empresas pueden descubrir qué les funciona y qué no. Esto les permite idear técnicas de marketing más atractivas basadas en la personalización.
• Toma de decisiones mejorada: la minería de datos permite a las empresas tomar decisiones más informadas en lugar de confiar únicamente en sus experiencias o intuiciones. Por ejemplo, la intuición puede decir que un producto en particular no se vende debido a su precio. El análisis, por otro lado, puede revelar que en realidad se debe a que hay menos canales de distribución. Estos conocimientos permiten a las empresas resolver problemas de raíz.
• Cohesión de equipo mejorada: la minería de datos es tan útil para asuntos internos como para operaciones externas orientadas al cliente. Mediante el uso de datos, las empresas pueden conocer el comportamiento y el compromiso de sus empleados, recompensarlos en consecuencia o ayudarlos a crecer si es necesario. En ese sentido, la minería de datos puede ayudar a mejorar la cohesión general del equipo.

Minería de datos en escenarios del mundo real

Desde pequeñas y medianas empresas hasta empresas gigantes, literalmente, todas las organizaciones de hoy en día se han beneficiado de la minería de datos de una forma u otra. Han reducido costos, aumentado los ingresos, mejorado el servicio al cliente y captado más clientes. Estos son algunos casos de uso del mundo real en los que la minería de datos demostró ser un cambio de juego para la organización:

Veamos algunos ejemplos del mundo real de cómo las empresas han convertido datos a dólares.

• Aumento de las conversiones en un 40 % utilizando la estrategia de seguimiento adecuada: Envelopes mejoró la retención de sus clientes al encontrar la estrategia de correo adecuada para sus clientes. Después de analizar las tasas de rebote y descubrir los patrones en los clientes que abandonan su sitio web, decidieron enviar correos electrónicos 48 horas después de que un visitante rebotó, ¡eso les dio un 40% más de conversiones que enviar correos electrónicos de seguimiento en un día!
• Mejoras en el diseño de productos e impulso de la cuota de mercado: una importante empresa de CPG quería mejorar la cuota de mercado de sus productos para el cuidado dental. Para eso, trabajaron con una empresa de análisis de datos para extraer datos de diferentes fuentes, incluida su propia base de datos de AWS y plataformas sociales. Analizaron más de 250 000 patrones de comportamiento de los clientes mediante análisis de texto y regresión, incluidas otras técnicas.
• Análisis de la cesta de la compra: el análisis de la cesta de la compra utiliza la asociación para ayudar a identificar los artículos que es probable que compren los clientes individuales. Un ejemplo de esto es el motor de recomendación de Amazon que analiza datos como el historial del usuario, carritos abandonados y completados, sitios de referencia y muchos más para proporcionar anuncios personalizados.

Como podemos ver, la minería de datos encuentra su uso en diferentes organizaciones de todos los tamaños. Esto se refleja directamente en las oportunidades y trayectorias profesionales disponibles para aquellos interesados ​​en el mundo de la minería de datos y el análisis. La importancia de la minería de datos como herramienta para recopilar conocimientos muy necesarios no va a cesar pronto, y las próximas tendencias son un testimonio de ello. ¡Veámoslo un poco!

Tendencias de minería de datos y últimos desarrollos

La detección de patrones, la clasificación, el agrupamiento, el análisis de regresión y técnicas similares se han utilizado ampliamente hasta ahora. Sin embargo, los continuos avances tecnológicos siguen trayendo algo nuevo a la mesa. Aquí hay algunas tendencias en minería de datos que buscan resolver los desafíos de los que hablamos anteriormente al tiempo que brindan un mejor conjunto de datos para el análisis.

• Resolviendo desafíos de seguridad: la minería de datos se está volviendo mucho más cautelosa con respecto a mantener los datos seguros y protegidos después de que surgieron varios problemas de seguridad en el pasado.
• Minería de datos distribuida: dado que los datos se almacenan en varias ubicaciones y dispositivos hoy en día, se están desarrollando técnicas y algoritmos sofisticados para extraer datos tan dispares y hacerlos consistentes y estructurados para el análisis.
• Minería de datos espaciales: la minería de datos espaciales tiene que ver con datos geográficos, astronómicos y ambientales para encontrar patrones e información sobre topología y geografía. Esto es extremadamente útil para las empresas que operan en los negocios de mapas, para viajes, navegación o servicios gubernamentales.

En conclusión

La minería de datos es el primer paso de un elaborado proceso de análisis de datos. Por lo tanto, hacerlo bien es de extrema importancia. Los problemas con los datos extraídos pueden conducir a un entrenamiento defectuoso de los modelos de aprendizaje automático, lo que puede generar resultados inexactos. Como resultado, la minería de datos es algo que debe realizarse con precaución y cuidado. Es por esto que existe una creciente demanda de profesionales de Minería de Datos.

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