¿Qué es la minería de datos y cómo puede ayudar a crear valor empresarial?

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Saber que es la mineria de datos es importante saber que con esto, las organizaciones pueden encontrar y seleccionar la información más importante y relevante. Esta información se puede utilizar para crear modelos que,La aplicación de técnicas de minería de datos puede ayudar a hacer predicciones. sobre cómo se van a comportar las personas o los sistemas, con el fin de anticipar.

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¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas para convertirlos en información útil que se puede utilizar para, por ejemplo, aumentar los ingresos, reducir los costos, etc.

Sobre la base de la aplicación de técnicas de minería de datos, los datos se ordenan para intentar identificar patrones y establecer relaciones.

Las técnicas de minería de datos se utilizan en muchas áreas de investigación, incluidas las matemáticas, la cibernética, la genética y el marketing. Existe un tipo de minería de datos llamado significado de la web Se utiliza en la gestión de relaciones con el cliente (CRM) y aprovecha la gran cantidad de información que se recopila en un sitio web para encontrar patrones en el comportamiento de los usuarios.

¿Cómo pueden las técnicas de minería de datos ayudar a crear valor empresarial?

Hay muchos tipos diferentes de análisis que se pueden realizar para obtener información de Big Data. Cada tipo de análisis tendrá un impacto o resultado diferente. El tipo de técnicas de minería de datos que debe utilizar realmente depende del tipo de problema comercial que esté tratando de resolver..

Diferentes análisis producirán diferentes resultados y, por lo tanto, proporcionarán diferentes conocimientos.

La minería de datos se ocupa especialmente del descubrimiento de patrones, registros inusuales o dependencias previamente desconocidos e interesantes.. Al desarrollar una estrategia de Big Data, es importante tener una comprensión clara de qué es la minería de datos y cómo puede ayudarlo.

Detección de anomalías o valores atípicos

La detección de anomalías se refiere a encontrar datos en un conjunto de datos que no coinciden con un patrón proyectado o comportamiento esperado.

Las anomalías también se denominan valores atípicos, excepciones, sorpresas o contaminantes y, a menudo, proporcionan información crítica y procesable. Una anomalía es un objeto que se desvía significativamente del promedio general dentro de un conjunto de datos o una combinación de datos. Está numéricamente distante del resto de los datos y, por lo tanto, el valor atípico indica que algo está fuera de lo común y requiere un análisis adicional que requerirá la aplicación de técnicas de minería de datos.

Valor de negocio: Detección de anomalías utilizado para detectar fraudes o riesgos dentro de sistemas críticos y tiene todas las características que pueden interesar a un analista, que puede analizar estas anomalías para descubrir qué es lo que realmente está sucediendo. Puede ayudar a encontrar eventos extraordinarios que podrían indicar acciones fraudulentas, procedimientos defectuosos o áreas donde cierta teoría no es válida.. Es importante tener en cuenta que en grandes conjuntos de datos, es común una pequeña cantidad de anomalías. Las anomalías pueden indicar datos erróneos, pero también pueden deberse a variaciones aleatorias o pueden indicar algo científicamente interesante. En todos los casos se requiere una mayor investigación.

Aprendizaje de reglas de asociación

El aprendizaje de reglas de asociación permite descubrir relaciones interesantes (interdependencias) entre diferentes variables en grandes bases de datos. El aprendizaje de reglas de asociación descubre patrones ocultos en los datos que se pueden usar para identificar variables dentro de los datos y las co-ocurrencias de diferentes variables que aparecen con frecuencias más altas.

Valor de negocio: Reglas de la Asociación de Aprendizaje Se utiliza a menudo en la industria minorista para encontrar patrones en los datos del punto de venta.. Estos patrones se pueden utilizar al recomendar nuevos productos de otros en función de lo que otros clientes han comprado antes o de los productos que se compran juntos. Si se hace correctamente, puede ayudar a las organizaciones a aumentar su tasa de conversión.

Análisis de conglomerados

El análisis de conglomerados es el proceso de identificar conjuntos de datos que son similares entre sí para comprender las diferencias, así como las similitudes, dentro de los datos.. Los clústeres tienen ciertos rasgos en común que se pueden utilizar para mejorar los algoritmos. Por ejemplo, A los grupos de clientes con comportamientos de compra similares se les pueden ofrecer productos y servicios similares para aumentar la tasa de conversión..

Valor de negocio: Un resultado de un análisis de conglomerados puede ser el creación de «personas». Las «personas» son personajes ficticios creados para representar los diferentes tipos de usuarios dentro de un grupo demográfico, actitudes y comportamientos, para que puedan utilizar un sitio web, una marca o un producto de manera similar.. El lenguaje de programación R tiene una amplia variedad de funciones para realizar análisis de conglomerados de manera relevante y, por lo tanto, es especialmente interesante para realizar análisis de conglomerados.

Análisis de regresión

El análisis de regresión intenta definir la dependencia entre variables. Supone un efecto causal unidireccional de una variable sobre la respuesta de otra variable. Las variables independientes pueden verse afectadas entre sí pero no significa que esta dependencia sea en ambas direcciones, como es el caso del análisis de correlación. Un análisis de regresión puede mostrar que una variable depende de otra pero no al revés.

Valor de negocio: Análisis de regresión se utiliza para determinar los diferentes niveles de satisfacción del cliente y cómo afectan su lealtad. Cómo los niveles de servicio pueden verse afectados por factores como el clima.

Conclusión

Quienes saben qué es la minería de datos tienen claro que puede ayudar a las organizaciones a encontrar la información más importante y relevante.. Esta información se puede utilizar para crear modelos que pueden ayudar a hacer predicciones de cómo se calcularán las personas o los sistemas para poder anticiparlos. Cuantos más datos tenga, mejores serán los modelos que podrá crear utilizando técnicas de minería de datos., lo que se traducirá en un mayor valor comercial para su organización.

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