Minería de datos y modelos predictivos: descoberta de padrões

¿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. Contudo, ¿qué aspectos debemos prestar atención?

Na atualidade, 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 TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... 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, exibição, agrupación o estudio de dependencias. Por outro lado, 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 agrupamentoo "agrupamento" É um conceito que se refere à organização de elementos ou indivíduos em grupos com características ou objetivos comuns. Este processo é usado em várias disciplinas, incluindo psicologia, Educação e biologia, para facilitar a análise e compreensão de comportamentos ou fenômenos. No campo educacional, por exemplo, O agrupamento pode melhorar a interação e o aprendizado entre os alunos, incentivando o trabalho... Para fazer isso, simplemente inicie dos acciones:

1. Entrena al modelo.
2. Experimente o modelo.

Por outro lado, 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 … um Big Data”, descubra todo lo que necesita saber sobre Big Data y mucho más.

Apesar disto, aunque la aplicación de esta técnica de minería de datos y modelado predictivo puede parecer sencilla, tenga en cuenta que existen algunas desventajas potenciales, como las siguientes:

• 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.

• As vezes, 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.

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

¿Está lista su compañía?