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Qué es data mining, cómo funciona, algoritmos y ejemplos

que es data mining
Tiempo de lectura: 4 minutos

Quienes saben qué es data mining conocen que la minería de datos es un campo de investigación que surgió en la década de los noventa, pero que ha alcanzado mayor popularidad hoy en día, a veces con nombres diferentes como «big data» o «data science», que tienen un significado similar.

Las razones por las que la minería de datos se ha vuelto popular son dos:

  1. El almacenamiento de datos en formato digital se ha vuelto muy barato.
  2. La transferencia de datos se puede hacer muy rápidamente gracias a la agilidad de las redes informáticas disponibles en la actualidad.

Por lo tanto, muchas organizaciones ahora tienen enormes cantidades de datos almacenados en bases de datos, que deben analizarse. Y esto es disponer de muchas oportunidades, que dependen de la minería, para poder asegurar que la información entrega un beneficio.

Almacenar información que no se puede entender o de la que no pueden extraerse conclusiones significativas es inútil. Entonces, ¿cómo analizar los datos almacenados en grandes bases de datos?

Tradicionalmente, los datos se han analizado a mano para descubrir conocimientos interesantes. Sin embargo, esto requiere mucho tiempo y es, además, un proceso propenso a errores, ya que fácilmente se puede pasar por alto alguna información importante. No es realista enfrentarse manualmente al análisis de grandes bases de datos.

Para abordar este problema, se han diseñado técnicas automáticas de análisis de datos, que permiten extraer patrones interesantes, tendencias u otra información útil. Y éste es el propósito de la minería de datos.

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Qué es data mining

Para dar una breve definición de la minería de datos, se puede definir como un conjunto de técnicas que sirven para analizar automáticamente la información, permitiendo descubrir conocimientos interesantes o patrones en los datos.

Los profesionales que entienden lo que es data mining saben que las técnicas de extracción de datos están diseñadas para explicar o comprender el pasado, pero también para predecir el futuro. Sea cual sea el objetivo de la investigación que motiva el inicio de la prospección de datos su fin será apoyar la toma de decisiones basadas en hechos en lugar de en intuiciones.

Cómo funciona la minería de datos

Por etapas, un proceso de minería de datos consta de las siguientes etapas:

  1. Creación de conjuntos de datos de destino seleccionando qué tipo de datos se necesitan.
  2. Exploración de los datos. Este preprocesamiento es la base para las operaciones subsiguientes.
  3. Preparación de los datos. Se crean las reglas de segmentación, se procede a la limpieza de los datos, la gestión de valores perdidos y la verificación de anomalías. Esta etapa también puede incluir una exploración de datos adicional.
  4. La minería de datos real da inicio cuando una combinación de algoritmos de aprendizaje automático comienza a funcionar.

Algoritmos de data mining

Las técnicas de minería de datos se eligen basándose en el tipo de datos a analizar, el tipo de conocimiento o patrones a extraer de los datos y la forma en la que se utilizará el conocimiento.

En general, podría decirse que en un proceso de minería de datos entran en juego los siguientes tipos de algoritmos de aprendizaje automático:

1. Algoritmos supervisados ​​de aprendizaje automático, que se utilizan para clasificar los datos estructurados:

  • La clasificación se utiliza para generalizar patrones conocidos. Esto se aplica a la nueva información (por ejemplo, para clasificar algunos correos electrónicos como correo no deseado).
  • La regresión se utiliza para predecir ciertos valores (generalmente precios, temperaturas o tasas).
  • La normalización se utiliza para homogeneizar las variables independientes de los conjuntos de datos y reestructurar la información de forma más cohesiva.

2. Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, que son los que ​​se utilizan para la exploración de datos no etiquetados:

  • El agrupamiento se utiliza para detectar patrones distintos.
  • El aprendizaje de reglas de asociación se utiliza para identificar la relación entre las variables del conjunto de datos. Por ejemplo, qué tipo de acciones se realizan con mayor frecuencia.
  • El resumen se utiliza con fines de visualización e informe.

3. Algoritmos de aprendizaje automático semi-supervisados, que ​​son una combinación de las metodologías mencionadas anteriormente.

4. Redes neuronales. Quienes conocen qué es data mining saben que se trata de sistemas complejos necesarios para operaciones de elevado nivel de dificultad.

Existe una amplia gama de técnicas de minería de datos (algoritmos), que pueden aplicarse en todo tipo de dominios donde se requiere el análisis de datos. Algunos ejemplos de aplicaciones de minería de datos son la detección de fraude, la predicción del precio del mercado de valores o el análisis del comportamiento de los clientes, entre otros.

En realidad, la minería de datos es un campo de investigación interdisciplinario que se superpone en parte con varias otras áreas de conocimiento, tales como los sistemas de bases de datos, los algoritmos, la informática, el aprendizaje automático, la visualización de datos, el procesamiento de imágenes y la estadística.

 

Créditos fotográficos: juefraphoto

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