¿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:
- Madurez de la aplicación.
- Uso combinado de datos históricos y actuales.
- 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.
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:
- Entrena al modelo.
- 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.
No te pierdas esta guía gratuita:
“De Bit … ein Big Data”, descubra todo lo que necesita saber sobre Big Data y mucho más.
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?
(Funktion(D, S, Ich würde) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(S)[0];
Wenn (d.getElementById(Ich würde)) Rückkehr;
js = d.createElement(S); js.id = id;
js.src = “//connect.facebook.net/es_ES/all.js#xfbml=1&Status=0”;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(dokumentieren, 'Skript', 'facebook-jssdk'));
