18 técnicas de minería de datos que puede utilizar para obtener información valiosa

Por el equipo editorial de Indeed

3 de junio de 2022

La minería de datos es el proceso de examinar y analizar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y conocimientos. Existen varias técnicas diferentes de minería de datos que las empresas suelen utilizar para recopilar información y tomar decisiones importantes. Comprender estas técnicas puede permitirle resolver problemas de datos de manera más eficiente y adaptarse a las necesidades de datos únicas de una organización. En este artículo, discutimos 18 de las técnicas de minería de datos más comunes y explicamos su importancia para resolver problemas con datos.

18 técnicas de minería de datos para usar

Aquí hay 18 técnicas de minería de datos que las empresas usan a menudo para resolver problemas, identificar patrones, descubrir ideas y hacer predicciones:

1. Análisis de clasificación

El análisis de clasificación es una técnica que implica analizar y recuperar información relevante sobre datos y metadatos. El análisis también implica el empleo de algoritmos para decidir cómo clasificar o categorizar nuevos datos. Clasificar los datos es una parte fundamental para identificar la información que una organización puede querer proteger o eliminar de un documento. Los proveedores de correo electrónico también utilizan el análisis de clasificación para categorizar un correo electrónico como legítimo o spam.

2. Detección de valores atípicos

La detección de valores atípicos ayuda a determinar cualquier anomalía o desviación en un conjunto de datos. Las anomalías son elementos de los datos que difieren significativamente del promedio común. Encontrar estas anomalías en los datos facilita que las organizaciones determinen por qué ocurren y se preparen o aprovechen cualquier posible ocurrencia. Por ejemplo, una gran empresa de ropa en línea podría usar la detección de valores atípicos para ver por qué hay un aumento repentino en las ventas en un momento determinado del día y usar esa información para maximizar esas ventas.

3. Aprendizaje de reglas de asociación

Esta técnica consiste en determinar el grado en que existe un vínculo entre un tipo de datos y otro en un conjunto de datos más grande. Puede ayudar a las empresas a encontrar patrones ocultos en los datos que podrían ayudar a identificar variables, incluidas las variables que ocurren con más frecuencia que otras. Las reglas asociadas son especialmente útiles para las empresas que desean examinar y predecir el comportamiento de los clientes.

4. Análisis de regresión

Un análisis de regresión implica identificar y analizar relaciones entre variables en un conjunto de datos. Es especialmente útil para determinar si una variable depende de otra. Las empresas generalmente usan análisis de regresión para el modelado y la predicción de datos. Por ejemplo, una empresa que vende software podría usar esta técnica para predecir cuánto podrían aumentar los ingresos si el equipo de ventas continúa vendiendo una cierta cantidad de software durante un período mensual o anual.

5. Análisis de agrupamiento

Realizar un análisis de agrupamiento implica encontrar grupos de diferentes puntos de datos y dividir los datos en subconjuntos según sus características. Esta técnica suele utilizar gráficos para mostrar la distribución de los datos en relación con una variedad de parámetros. De esta manera, una empresa puede identificar posibles tendencias de consumo. Por ejemplo, un minorista podría usar el análisis de conglomerados para ver qué tipo de cliente suele comprar un producto en particular.

6. Análisis de predicción

El análisis predictivo a menudo usa patrones de datos pasados ​​o actuales para hacer predicciones futuras. Un análisis de predicción implica analizar los conocimientos de los datos existentes para hacer una predicción precisa de lo que puede suceder en el futuro. Por ejemplo, un prestamista podría usar el análisis de predicción para determinar si un prestatario es un riesgo crediticio potencial en función de sus datos de calificación crediticia.

7. Limpieza de datos

La limpieza de datos implica organizar, clasificar y formatear los datos. También implica eliminar los datos duplicados y verificar los datos en busca de posibles errores que puedan afectar cualquier análisis futuro. Cuando se completa el proceso de limpieza de datos, las empresas pueden buscar la información más útil y utilizarla para un análisis más detallado. Esta técnica es especialmente importante porque ayuda a garantizar que la calidad de los datos sea alta, evitando que las empresas gasten tiempo y recursos adicionales trabajando con conjuntos de datos incorrectos o incompletos.

8. Seguimiento de patrones

Esta técnica implica reconocer y monitorear varios patrones en los datos y usar estos patrones para sacar conclusiones lógicas. El seguimiento de patrones ayuda a las empresas a identificar si existe una anomalía significativa en los datos o fluctuaciones en ciertas variables a lo largo del tiempo. Por ejemplo, una empresa que venda suministros para actividades al aire libre podría usar el seguimiento de patrones para observar que sus clientes tienden a comprar más equipo para acampar durante los meses más cálidos y usar esta información para fijar el precio de sus productos en consecuencia.

9. Seguimiento de patrones secuenciales

Similar al seguimiento de patrones, esta técnica implica monitorear patrones que ocurren en una secuencia particular. El seguimiento de patrones secuenciales es especialmente útil cuando se trata de extraer datos transaccionales o los datos que describen un evento transaccional, como un pedido. Las organizaciones suelen utilizar esta técnica para determinar cuántos productos adicionales recomendar a los clientes o qué descuentos ofrecerles.

10. Modelado estadístico general

El modelado estadístico general implica el uso de estadísticas complejas para tomar decisiones sobre un gran conjunto de datos. La minería de datos a menudo implica extraer información útil de muchos puntos de datos diferentes, y el uso de estadísticas puede facilitar que las empresas encuentren relaciones únicas y resuman los datos de nuevas formas. Si bien algunos modelos estadísticos son estáticos, lo que significa que no cambian, otros pueden mejorar lentamente con el tiempo.

11. Visualización de datos

La visualización de datos implica presentar datos en una variedad de formas visuales. Estos pueden ser mediante el uso de tablas, gráficos, diagramas o mapas. Las organizaciones a menudo usan diferentes colores para demostrar varias tendencias y patrones. También es común que la técnica también use un tablero para ayudar a mostrar los conocimientos de minería de datos. Mientras que la técnica de modelado estadístico se enfoca en números, las técnicas de visualización de datos se enfocan más en símbolos, colores y diagramas u otros gráficos.

12. Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos implica recopilar y almacenar los datos antes de usarlos para su posterior análisis. Esta técnica puede ayudar a las empresas a extraer, filtrar y limpiar los datos para que sea más fácil trabajar con ellos y analizarlos. Un almacén consolida grandes conjuntos de datos en una ubicación central, lo que hace que la toma de decisiones sea más eficiente y ahorra tiempo y dinero a las empresas. También permite a las empresas segmentar varios grupos de clientes con fines de marketing.

13. Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es el proceso mediante el cual las computadoras imitan el comportamiento humano y realizan tareas. En la minería de datos, la inteligencia artificial puede usar datos preetiquetados o no etiquetados para hacer clasificaciones y predecir resultados. Las computadoras son supervisadas, semisupervisadas o no supervisadas. El aprendizaje supervisado implica que la computadora maneje datos preetiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado implica que maneje datos no etiquetados. El aprendizaje semisupervisado es una combinación de ambas formas de datos. Las empresas utilizan la inteligencia artificial para identificar una amplia variedad de patrones de datos, desde los hábitos de compra de los clientes hasta el uso de sus productos.

14. Redes neuronales

Una red neuronal se relaciona con el aprendizaje automático e intenta copiar cómo funciona el cerebro humano para procesar mejor grandes cantidades de datos a la vez. Esta técnica primero requiere que los datos ingresen a la capa de entrada. La capa oculta luego procesa los datos y verifica si hay información viable dentro de ella. Esta capa puede constar de varias capas de procesamiento más pequeñas, según el tamaño de los datos. Finalmente, la capa de salida muestra los datos procesados ​​y puede recomendar acciones relevantes. Las empresas pueden entonces tomar decisiones más informadas basadas en el resultado.

15. Árboles de decisión

Un árbol de decisión es una técnica que facilita la obtención de información a partir de los resultados de los datos y el efecto que tuvieron en ellos. La estructura en forma de árbol consta de un solo nodo raíz y ramas que se conectan a los nodos hoja. Cada nodo representa una etiqueta de datos. Las etiquetas de datos ayudan a describir puntos de datos individuales. El nodo raíz es el punto más alto y todos los demás nodos se derivan de él.

16. Bosques aleatorios

Un bosque aleatorio es una técnica que consta de muchos árboles de decisión diferentes. Esta técnica utiliza el aprendizaje conjunto para ayudar a las empresas a encontrar soluciones a problemas de datos complejos. El aprendizaje conjunto combina muchos clasificadores de datos diferentes para resolver problemas de inteligencia. Si bien un árbol de decisión puede ser útil para conjuntos de datos más pequeños, un bosque aleatorio suele ser necesario para conjuntos de datos más grandes y complejos.

17. Procesamiento de la memoria a largo plazo

El procesamiento de la memoria a largo plazo es una técnica que implica el análisis de datos durante un período de tiempo más largo. Los datos históricos son especialmente útiles para el procesamiento de la memoria a largo plazo. Las organizaciones que utilizan esta técnica a menudo pueden identificar patrones e ideas que de otro modo no serían tan perceptibles. Cuanto más tiempo una empresa es capaz de procesar los datos, más útiles pueden volverse en un clima empresarial cambiante. Por ejemplo, una empresa que utiliza el procesamiento de memoria a largo plazo puede detectar una disminución sutil en los ingresos al observar los datos del consumidor durante un período de 10 años y realizar los cambios correspondientes.

18. Modelado lineal

El modelado lineal se centra en modelar la relación entre dos variables diferentes en un conjunto de datos mediante el uso de una ecuación lineal. Estas ecuaciones aparecen como líneas rectas en un gráfico. La mayoría de las herramientas de modelado lineal son especialmente útiles para extraer información de conjuntos de datos grandes y complejos. Los modelos lineales también son útiles porque pueden ayudar a las empresas a analizar mejor mucha información a la vez. Por ejemplo, una empresa financiera podría utilizar modelos lineales para pronosticar el rendimiento operativo de un cliente en función de todos los datos financieros existentes.

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