El rápido desarrollo de la tecnología hace que la mayoría de las empresas recopilen información a través de datos. Estos datos luego serán útiles para facilitar los procesos comerciales, ayudar en la toma de decisiones y determinar futuras estrategias de desarrollo comercial. Esta es la importancia de implementar data mining o minería de datos para los negocios.
Es el proceso o actividad de recopilar información importante de fuentes de datos o almacenes de datos. Puede descubrir esta información encontrando ciertos patrones utilizando la minería de datos. El propósito de esta actividad puede ser muy diverso dependiendo de tus necesidades e intereses. En el siguiente artículo explicaremos qué es la minería de datos y cuáles son sus funciones, métodos y ejemplos.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos o data mining es el proceso de recopilación de datos o información importante a través de grandes volúmenes de datos (big data). El proceso de recolección a menudo usa métodos matemáticos, estadísticas, para usar tecnología de inteligencia artificial (IA). También puede conocer la minería de datos por otros términos.
Estos incluyen KDD (Descubrimiento de conocimiento en bases de datos), análisis de datos, minería de conocimiento, inteligencia comercial, minería de datos, minería de información, arqueología de datos, etc. El proceso de minería de datos en sí incluye varios pasos y técnicas. Desde la limpieza de datos o la limpieza de datos, la integración de datos, la selección de datos, la transformación de datos hasta la evaluación de patrones para obtener información de los datos.
Funciones de la minería de datos Hay muchas funciones o beneficios que puede obtener al implementar la minería de datos. En general, su desempeño se divide en dos categorías descriptivo y predictivo. Sin embargo, además de eso, la minería de datos también tiene otras funciones como correlación, clasificación, agrupación, predicción y secuenciación.
A continuación se muestra una explicación de cada función de minería de datos:
Descriptivo o Descriptivo
Descriptivo se refiere a la función de comprender los datos que más está investigando. El objetivo de este proceso es encontrar patrones y características en los datos.
Usando esta función descriptiva, puede encontrar patrones específicos o patrones que inicialmente están ocultos en un dato. Es decir, si hay un patrón que se repite y tiene un valor, significa que puedes conocer las características de los datos.
vaticinador
La predicción es una función de un proceso que luego revela un patrón particular de datos. Puede encontrar este patrón a partir de varias variables en los datos. Una vez que encuentre un patrón, puede usar ese patrón para estimar otras variables cuyos valores aún se desconocen.
Esta es la razón por la que las funciones predictivas se consideran equivalentes al análisis predictivo. También puede usar la predicción para estimar una variable específica que no está en los datos.
Unión
Lo siguiente es la función del foro. Esta es una función de minería de datos donde puede identificar la relación (relación) de cualquier dato. Tanto datos del pasado como del presente.
Clasificación
La clasificación es la conclusión de varias definiciones de las características en un grupo o grupo de datos. Un ejemplo son los datos de clientes (datos de clientes) que dejan de usar su producto (abandono de clientes) porque piensan que los productos de la competencia les brindan mayores beneficios y valor para el cliente.
Agrupación
La siguiente función es el agrupamiento o clustering. Es el proceso de identificar un grupo de productos o bienes que tienen ciertas características.
Pronóstico
En quinto lugar, la previsión es una técnica de predicción de datos que es útil para obtener una visión general del valor de los datos en el futuro (predicción). Puede hacer esta predicción recopilando una gran cantidad de datos. Un ejemplo de la aplicación de datos de pronóstico es predecir el número de solicitudes (demanda) de productos estacionales en ciertas temporadas (marketing estacional).
arreglo
La última función es la secuenciación. Es el proceso de identificar cualquier relación diferente durante un período de tiempo determinado. Un ejemplo de secuenciación son los datos de clientes que repiten la compra de un producto en particular repetidamente a lo largo del ciclo de vida del cliente.
