El proceso que le permite a una empresa extraer información útil, ya sea de naturaleza descriptiva o predictiva para el futuro, al beneficiarse de los datos recolectados a lo largo del tiempo mediante técnicas y herramientas.
La minería de datos es el proceso de descubrir información en un conjunto de datos. También es conocido como Knowledge Discovery in Databases (KDD). Hay 2 resultados de minería de datos que puede conseguir: describir los datos que tiene o hacer predicciones para el futuro.
El primer paso y puede que el más difícil en la minería de datos es establecer el objetivo empresarial. También es el más importante. Si no sabe lo que está buscando, va a ser complicado seleccionar los modelos, algoritmos y tipos de machine learning (ML) para conseguir la información que necesita.
La minería de datos puede ayudar con las ventas y el marketing para que así una empresa comprenda mejor a sus clientes y su marketing. Las escuelas y universidades pueden utilizarla para comprender mejor a sus estudiantes con base en información como el tiempo que pasan en el aula virtual, el número de pulsaciones de tecla, las clases a las que los estudiantes han acudido de manera simultánea o qué clases tienen los mejores resultados en los exámenes.
Las corporaciones también pueden utilizar la minería de datos para optimizar operaciones al comprender la producción, montaje, desperfectos y fallos, entre otras cosas. También es beneficioso para la detección de fraude. Las operaciones bancarias pueden utilizar la minería de datos para buscar patrones de fraude o incluso la tienda que se ha visto comprometida.
El segundo paso es preparar sus datos. Si comprende su objetivo, sus científicos de datos pueden determinar el conjunto de datos relevante para que la información resultante sea útil para su empresa. Los científicos de datos deben limpiar los datos, las duplicaciones, la información que falta y los valores atípicos en este segundo paso. Todo esto podría evitar que sus herramientas y algoritmos de minería de datos le proporcionen los resultados que necesita.
El tercer paso es crear el modelo y minar patrones. Aquí es donde las técnicas y las herramientas mencionadas a continuación entran en juego. La minería de datos podría utilizar algoritmos de aprendizaje profundo con métodos de aprendizaje supervisados o no supervisados.
El cuarto y último paso es evaluar los resultados que la minería de datos ha producido para realizar cambios o tomar decisiones beneficiosas para la empresa.
Las técnicas de minería de datos les permiten a los científicos de datos y a las empresas para hacer un mejor uso de grandes cantidades de datos. Algunas de las técnicas incluyen:
Las herramientas de minería de datos son esenciales para mejorar el efecto que tiene la minería de datos en la productividad de la empresa. Algunas de las mejores herramientas disponibles hoy en día son:
MonkeyLearn es una herramienta de análisis de texto. Puede utilizarla para detectar sentimientos como las opiniones negativas online o para automatizar el etiquetado de sus tickets y los procesos de enrutamiento.
RapidMiner Studio es una plataforma de código abierto que ofrece una interfaz de arrastrar y colocar que permite a quienes no sean programadores personalizar su caso de uso. Se puede utilizar para la detección del fraude o la rotación de clientes. Existen extensiones de Phyton y R para los programadores que personalizan la minería de datos. También hay una enorme comunidad de soporte.
Sisense for Cloud Data Teams les permite a los equipos trabajar juntos para extraer información de sus datos sin importar el nivel técnico del miembro del equipo.
Alteryx Designer hace posible que los analistas de datos preparen, combinen y analicen sus datos con una sola herramienta.
Qlik Sense es una herramienta de visualización de software con "impresionantes gráficos." Permite que diferentes fuentes de datos se analicen con la funcionalidad de arrastrar y colocar.