Minería de datos y modelos predictivos: Mustererkennung

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¿Pretendes confirmar o descubrir? ¿Conoce la diferencia entre una verificación y un hallazgo? ¿Cuál beneficia más a su negocio?

La minería de datos y los modelos predictivos son la base del conocimiento empresarial. Su objetivo es buscar patrones en grandes volúmenes de datos que agreguen valor a la organización y su estrategia. jedoch, ¿qué aspectos debemos prestar atención?

Heutzutage, la minería de datos utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo que potencia su alcance y el impacto que pueden tener los modelos que resultan del entrenamiento de algoritmos con datos y más datos. Es por esto que siempre partimos de una correcta administración de los datos, para que nos lleve al siguiente nivel.

Técnicas de minería de datos y modelos predictivos

Hay dos grandes grupos de técnicas de minería de datos y modelos predictivos: supervisados ​​y no supervisados, clasificación que atiende a tres factores:

  1. Madurez de la aplicación.
  2. Uso combinado de datos históricos y actuales.
  3. Potencial de predicción.

Las técnicas de descubrimiento de conocimiento, que no están supervisadas, solo se usan para la descripción y generan información valiosa a través del análisis, Anzeige, agrupación o estudio de dependencias. Außerdem, las técnicas supervisadas nos posibilitan ir más allá.

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Cuando se usan modelos predictivos y de minería de datos basados ​​en un sistema de entrenamiento y prueba, es factible detectar desviaciones, segmentar, crear patrones secuenciales, reglas de asociación y agrupamiento. Um dies zu tun, simplemente inicie dos acciones:

  1. Entrena al modelo.
  2. Probieren Sie das Modell aus.

Außerdem, hay tres aspectos del modelado predictivo que siempre deben tenerse en cuenta:

  • La muestra de datos: Estos son los datos que se recolectan por su representatividad para describir el problema a solucionar y que presentan relaciones reconocidas entre insumos y productos.
  • Aprendiendo el modelo: Se crea un algoritmo para aplicar a estos datos, con la particularidad de que el modelo creado debe poder ser utilizado en el futuro una y otra vez.
  • Las predicciones: Consisten en aplicar el modelo que ya has aprendido con nuevos datos, sobre los que previamente no se conoce el resultado.

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Trotz dieses, aunque la aplicación de esta técnica de minería de datos y modelado predictivo puede parecer sencilla, tenga en cuenta que existen algunas desventajas potenciales, wie folgendes:

  • Cualquier error en la etapa de entrenamiento y prueba se multiplicará más adelante.
  • Puede suceder que la clasificación de datos inicial proporcionada por el analista no sea suficientemente representativa de toda la población a estudiar, lo que daría lugar a desviaciones.
  • Es factible que el modelo no pueda detectar los diferentes tipos de datos que se desvían del conjunto de entrenamiento inicial.
  • Manchmal, la suposición de que los grupos dentro de los datos no se superponen y pueden separarse fácilmente no es correcta.

El descubrimiento de patrones, el modelado predictivo, anticipar lo que vendrá, volverse competitivo y hallar una aguja en un pajar son solo algunos de los beneficios de trabajar con minería de datos.

Daher, las compañías pueden ser cada vez más efectivas y eficientes con respecto a las decisiones comerciales que se toman. Entschieden, sin olvidar el punto de partida: una administración eficaz de los datos.

¿Está lista su compañía?

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