Minería de datos y modelos predictivos: découverte de modèle

¿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. Maintenant bien, ¿qué aspectos debemos prestar atención?

Actuellement, 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 entraînementLa formation est un processus systématique conçu pour améliorer les compétences, connaissances ou aptitudes physiques. Il est appliqué dans divers domaines, Comme le sport, Éducation et développement professionnel. Un programme d’entraînement efficace comprend la planification des objectifs, Pratique régulière et évaluation des progrès. L’adaptation aux besoins individuels et la motivation sont des facteurs clés pour obtenir des résultats réussis et durables dans toutes les disciplines.... 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, affichage, agrupación o estudio de dependencias. D'autre part, 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 regroupementLe "regroupement" Il s’agit d’un concept qui fait référence à l’organisation d’éléments ou d’individus en groupes ayant des caractéristiques ou des objectifs communs. Ce procédé est utilisé dans diverses disciplines, y compris la psychologie, Éducation et biologie, faciliter l’analyse et la compréhension de comportements ou de phénomènes. Dans le domaine de l’éducation, par exemple, Le regroupement peut améliorer l’interaction et l’apprentissage entre les élèves en encourageant le travail... Pour faire ceci, simplemente inicie dos acciones:

1. Entrena al modelo.
2. Essayez le modèle.

D'autre part, 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 … un Big Data”, descubra todo lo que necesita saber sobre Big Data y mucho más.

Malgré cela, aunque la aplicación de esta técnica de minería de datos y modelado predictivo puede parecer sencilla, tenga en cuenta que existen algunas desventajas potenciales, comme le suivant:

• 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.

• Parfois, 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.

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

¿Está lista su compañía?