Earn money by answering our surveys

Register now!

Minería de datos: Definición, 5 herramientas gratuitas y técnicas

Earn up to 50€ by participating in one of our paid market research.

Register now!

Después de haber realizado el proceso de recogida y preparación, hay que realizar un análisis de los datos para comprender el significado de un conjunto de datos. Mirar una página de datos no contribuye mucho a construir patrones de comportamiento de los clientes, por lo que será necesario utilizar una forma inteligente (minería de datos) para cribar la información. Utilizando enfoques y algoritmos basados en la estadística, seremos capaces de iniciar la extracción de datos.

Por otra parte, entender la minería de datos no quiere decir únicamente en comprender los algoritmos. Tendremos que conocer tanto los pasos útiles para limpiar los datos y visualizarlos, como la gama de herramientas gratuitas y el software de minería de datos que podemos utilizar. Además, seremos capaces de aplicar técnicas que informen sobre las decisiones empresariales basadas en bases de datos y construir estrategias de marketing informadas.


¿Qué Son Los Datos?

Los datos son cualquier información que podamos recoger sobre un determinado fenómeno. En las empresas, los datos se centran principalmente en los consumidores. Algunos ejemplos son la edad, el sexo, la raza y la puntuación de crédito.


¿Qué Son Los Conjuntos De Datos?

Un conjunto de datos es una colección de data points. Por lo general, los científicos de datos los reciben como colecciones de datos más o menos organizadas y dispares. El descubrimiento de conocimientos (o minería de datos) es necesario para eliminar los datos inútiles.


¿Qué Es La Minería De Datos?

En el ámbito empresarial, la extracción de datos es el proceso de recopilación de información sobre los clientes y la utilización de herramientas y técnicas útiles para fundamentar un objetivo empresarial o una estrategia de marketing.

La minería de datos se denomina a veces “el descubrimiento del conocimiento en los datos”.

banner definition


Una Definición Sencilla De La Minería De Datos

Utilizar datos previamente analizados por herramientas y técnicas que se basan en gran medida en enfoques estadísticos para informar sobre un problema empresarial (o cualquier otro problema en el que los datos puedan ofrecer la solución).


data mining example

Ejemplo De Minería De Datos

Una imagen (o un ejemplo) vale más que mil palabras. Intentemos comprender el significado de la minería de datos en la práctica.

En este ejemplo hemos «extraído» los datos históricos de los Juegos Olímpicos. O mejor dicho, buscamos correlaciones entre las variables del conjunto de datos.

La altura y el peso de los atletas olímpicos fueron dos variables útiles para este ejercicio. Los datos se prepararon con Anatella, nuestra herramienta favorita de preparación de datos (que entra en la categoría de ETL). Esta herramienta, permite importar y preparar los datos para su posterior análisis. Una serie de herramientas integradas le ayudarán a «minar» rápidamente los datos y buscar posibles correlaciones. En nuestro caso, hemos realizado una visualización muy sencilla utilizando los plugins R incorporados para mostrar la información. Al desglosar los datos por género, se puede ver claramente una correlación lineal entre la altura y el peso  (nada sorprendente).

example data mining

Este ejemplo es demasiado simple y obvio. Pero consideramos apropiado mostrarles la esencia del trabajo de un data miner:

  1. preparar los datos
  2. buscar correlaciones (ocultas) entre las variables utilizando diferentes enfoques
  3. presentar los resultados de forma visual

Por si les apetece ver algo divertido, les presentamos un vídeo en el que el mismo ejemplo es explicado por un niño de 10 años.


¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la minería de datos?

El aprendizaje automático permite a los ordenadores encontrar tendencias emergentes y patrones inusuales en grandes conjuntos de datos. La descomposición del big data puede mostrar que existe una probabilidad de que los clientes que quieren el producto x también compren el producto y. Estos algoritmos también muestran información médica, por ejemplo, los síntomas x, y, z suelen ser signos de una determinada enfermedad.

Podemos utilizar muchas técnicas de minería de datos, pero todas necesitarán grandes conjuntos de datos de clientes. Estos datos pueden responder a cuestiones empresariales.

¡Cuidado con las falsas correlaciones!

Está bien buscar correlaciones en los datos. Es mejor encontrar las que tienen sentido. No todas las correlaciones implican una relación causal. También hay que tener cuidado con las «falsas correlaciones«.


¿Para qué sirve la minería de datos?

La minería de datos permite a las empresas tomar decisiones basadas en relaciones, patrones y dependencias. Se identifican uno o varios patrones que pueden responder a una pregunta de negocio. Éstos, pueden utilizarse como ejemplos para el análisis.

Los algoritmos y el aprendizaje automático dan lugar a patrones útiles que pueden utilizarse tras la recogida de datos. Estos modelos son la clave de la acción predictiva en el comportamiento del consumidor.

Estos modelos pueden aplicarse para crear proyecciones más precisas. Aumentan la confianza en las decisiones tomadas y, eliminando los productos que la gente no compra, también pueden disminuir los costes.


Minería de datos y relaciones

Al identificar las relaciones en un conjunto de datos, los resultados de la minería de datos pueden mostrarnos comportamientos anteriores de los clientes útiles para predecir las tendencias emergentes. A menudo, es imposible darse cuenta de estas tendencias, por lo que tenemos que confiar en el aprendizaje automático y en los algoritmos.

Por lo tanto, estos patrones se encuentran en el centro de cómo las empresas extraen valor de los conjuntos de los big data.

Al desglosar más los patrones, podemos crear grupos.


¿Qué es la agrupación en la minería de datos?

Para las grandes empresas, los datos por sí solos son bastante inútiles. La combinación de data points creará clusters. Éstos, pueden ser utilizados para crear patrones para grupos específicos de personas.

Por ejemplo, podemos crear un grupo de hombres o mujeres blancas con más de 2 hijos. De este modo, los científicos de datos y los equipos de marketing pueden ver más claramente los patrones.


Minería de datos y previsión de ventas

Una forma de utilizar las relaciones que muestran los algoritmos de minería de datos es a través de la previsión de ventas. 

Esto indica el uso de técnicas de minería de datos para responder a un problema empresarial sobre qué producto se venderá y cuándo.

Por ejemplo, Walmart hace un gran uso de la información de sus data miners. A través de esta investigación, se descubrió que la gente era más propensa a comprar Pop-Tarts de fresa cuando se comunicaba el anuncio de la llegada de un huracán en la zona. Walmart decidió entonces (decisión comercial) poner Pop-Tarts de fresa cerca de las cajas.

Al fomentar las compras por impulso en las cajas, las preguntas comerciales de Walmart (¿qué compra la gente cuando llegan los huracanes?) se respondieron mediante la extracción de datos (la gente compra más Pop-Tarts de fresa).

Pero se trata de una minería de datos muy general. Se trata de predecir lo que hará cada uno. También podemos utilizar la información obtenida de la minería de datos para dirigirnos a grupos específicos de personas. 


Minería de datos y segmentación del mercado

Uno de los aspectos más potentes de la minería de datos es la creación de segmentos de los clientes. La segmentación del mercado puede verse como una agrupación en acción.

De hecho, una empresa puede tomar los datos recogidos y empezar a tomar decisiones comerciales basadas en factores como la edad o el sexo.

Por ejemplo, recogimos datos sobre las compras de iPhone. Al agrupar nuestros datos, descubrimos que los menores de 30 años son más propensos a comprar un iPhone. Por lo tanto, un científico de datos podría informar al equipo de marketing de Apple para centrar sus anuncios en el mercado dirigido a menores de 30 años.

Aquí estamos creando modelos predictivos: sabemos lo que queremos vender y tratamos de averiguar a quién queremos dirigir la publicidad.

Se trata solo de un ejemplo general, pero se puede ser mucho más específico. Podríamos segmentar aún más nuestro mercado en función del sexo, la raza y la puntuación de créditos. Así que podríamos encontrar que las mujeres blancas menores de 30 años con excelentes puntuaciones de crédito son el mercado objetivo de los iPhones. Las posibilidades de segmentación son infinitas y sólo dependen de los datos que se tengan.


¿Cómo podemos utilizar las técnicas de minería de datos?

La recogida de datos es la primera parte de cualquier proceso de extracción de datos. Al tener en cuenta los datos que muestran el comportamiento de los clientes, podemos empezar a crear patrones. Puede extraer estos datos de correos electrónicos, análisis de carritos de compras, datos de texto y cualquier otra fuente relevante. Pero antes de proceder, hay que llevar a cabo la fase de preparación de los datos.


¿Qué es la fase de preparación de datos?

Al presentar un conjunto de información en bruto, los científicos de datos tendrán que eliminar los errores y los valores atípicos, así como configurar todos los datos para que se ajusten a los sistemas de bases de datos. Este paso es importante para corregir los problemas de calidad de los datos. 

Este paso es fundamental en el proceso de extracción de datos: la eliminación de los valores atípicos y el enriquecimiento de los datos deseados (añadiendo más datos o creando vínculos) conducen a una mejor comprensión de los patrones básicos. A veces se denomina data wrangling.


¿Qué es un modelo de minería de datos?

Los modelos se crean para alimentar el software de minería de datos e iniciar el proceso de aprendizaje automático. Identificar los valores conocidos del comportamiento de los clientes ayuda a los proyectos de minería de datos a desarrollar mejores algoritmos. A veces, este proceso se denomina aprendizaje de reglas de asociación.

Por ejemplo, si enseñamos a nuestro software de extracción de datos que los estudiantes hombres representan el segmento de mercado con más probabilidades de comprar un ordenador, nuestro software de extracción de datos podrá orientarse y desarrollarse para empezar a mostrar datos más específicos o mejorados.


¿Cómo puedo utilizar el software de minería de datos?

La tecnología de extracción de datos es cada vez más sofisticada, pero hay muchos programas gratuitos disponibles. Puede comenzar su viaje analizando su base de clientes sin pagar un centavo.

La comprensión de los conceptos de la minería de datos y sus métodos son esenciales para algunas de estas herramientas. Para obtener valor de las bases de datos es necesario desarrollar un proceso de utilización de los datos extraídos.

 


5 herramientas gratuitas de minería de datos

Xplenty

Es probable que muchas personas que quieren utilizar la minería de datos pueden no se sientan cómodas con la codificación. Xplenty es un software sin código que ayuda a las empresas a construir canales de datos fácilmente. Con una sencilla interfaz de arrastrar y soltar, puedes integrar Xplenty en tu negocio sin tener conocimientos de ciencia de datos. Al reunir todas sus fuentes de datos, puede integrar fácilmente los datos y empezar a construir modelos predictivos. Además, la plataforma es escalable y gestionable, por lo que los usuarios pueden centrarse en los datos en lugar de enfrascarse en el análisis de las bases de datos.

Rapid Miner

Basado en un motor Java, Rapid Miner Studio Free es una herramienta de código abierto que puede utilizarse para la minería de textos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Tiene una amplia gama de aplicaciones para las empresas, la formación y el aprendizaje automático, por lo que es una herramienta útil y versátil. La etapa de preparación de los datos puede integrarse en el software, así como el desarrollo de modelos a través de una tecnología de aprendizaje automático diseñada de forma inteligente. En pocas palabras, se trata de una plataforma integral que cubre todas las necesidades empresariales.

Knime

Utilizado principalmente en la investigación farmacéutica, Knime también tiene muchas aplicaciones en el ámbito empresarial. Al crear canales modulares específicos para sus necesidades, puede centrar la tecnología de Knime en la fusión y transformación de sus datos. Además, modelar y visualizar los datos es fácil gracias a las herramientas inteligentes incorporadas. Estas herramientas se actualizan constantemente para incluir nuevas tecnologías y algoritmos que ayuden a su negocio.

Apache Mahout

Diseñado específicamente para crear algoritmos de aprendizaje automático, Apache Mahout puede ser la mejor opción para los científicos de datos que quieren fusionar y transformar conjuntos de datos por sí mismos. El código de la aplicación también puede integrarse con otras aplicaciones, lo que significa que es posible utilizar Apache Mahout junto con otros programas. Cargado con algoritmos prefabricados y un entorno de experimentación matemática, esta herramienta es perfecta para mapear y reducir plantillas.

WEKA

Diseñado por la Universidad de Waikato, WEKA es específico para el análisis de datos y el modelado predictivo. Los algoritmos y las herramientas de visualización apoyan el aprendizaje automático y todas las características son fáciles de usar. Este software requiere algunos conocimientos de JAVA para funcionar correctamente, pero puede soportar todas las tareas principales de minería de datos, como el procesamiento, la visualización y la propia minería de datos.


¿Cómo puede la minería de datos mejorar mi negocio?

Al analizar los grupos de datos y segmentar el mercado, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre el comportamiento de los clientes en el pasado. El ruido blanco de los grandes datos puede descomponerse y convertirse en algo útil para las empresas.

Los datos también pueden utilizarse para crear nuevas tendencias e influir en la toma de decisiones de los clientes. Teniendo en cuenta las tendencias de compra conocidas, las empresas pueden influir en los clientes para que compren productos en grupos específicos. También se puede influir en el desarrollo de productos identificando lo que se compraría si estuviera disponible. Se ve directamente el vínculo con las técnicas de investigación de mercado.

Mediante el uso de herramientas gratuitas, la minería de datos no es un arte esotérico dirigido solo a matemáticos y científicos de datos. La tecnología de vanguardia puede utilizarse en cualquier entorno empresarial para crear, fusionar, transformar y visualizar datos para que sean útiles para que los líderes empresariales creen soluciones de negocio.

 

Etiquetas: ,

Submit a Comment

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *