El tutorial de minería de datos proporciona conceptos básicos y avanzados de minería de datos. Nuestro tutorial de minería de datos está diseñado para estudiantes y expertos.

La minería de datos es una de las técnicas más útiles que ayuda a empresarios, investigadores e individuos a extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. La minería de datos también se llama Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) . El proceso de descubrimiento de conocimientos incluye limpieza de datos, integración de datos, selección de datos, transformación de datos, extracción de datos, evaluación de patrones y presentación de conocimientos.

Nuestro tutorial de minería de datos incluye todos los temas de minería de datos, como aplicaciones, minería de datos versus aprendizaje automático, herramientas de minería de datos, minería de datos de redes sociales, técnicas de minería de datos, agrupamiento en minería de datos, desafíos en la minería de datos, etc.

¿Qué es la minería de datos?

El proceso de extraer información para identificar patrones, tendencias y datos útiles que permitirían a la empresa tomar decisiones basadas en datos a partir de grandes conjuntos de datos se denomina minería de datos.

En otras palabras, podemos decir que la minería de datos es el proceso de investigar patrones ocultos de información desde varias perspectivas para categorizarlos en datos útiles, que se recopilan y ensamblan en áreas particulares como almacenes de datos, análisis eficiente, algoritmos de minería de datos y ayuda a la toma de decisiones. y otros requisitos de datos para eventualmente reducir costos y generar ingresos.

La minería de datos es el acto de buscar automáticamente grandes almacenes de información para encontrar tendencias y patrones que van más allá de los simples procedimientos de análisis. La minería de datos utiliza complejos algoritmos matemáticos para segmentos de datos y evalúa la probabilidad de eventos futuros. La minería de datos también se denomina descubrimiento de conocimiento de datos (KDD).

La minería de datos es un proceso utilizado por las organizaciones para extraer datos específicos de enormes bases de datos para resolver problemas comerciales. Principalmente convierte datos sin procesar en información útil.

La Minería de Datos es similar a la Ciencia de Datos que realiza una persona, en una situación específica, sobre un conjunto de datos particular, con un objetivo. Este proceso incluye varios tipos de servicios, como minería de textos, minería web, minería de audio y video, minería de datos pictóricos y minería de redes sociales. Se realiza a través de un software que es simple o muy específico. Al subcontratar la minería de datos, todo el trabajo se puede realizar más rápido con bajos costos operativos. Las empresas especializadas también pueden utilizar nuevas tecnologías para recopilar datos que son imposibles de localizar manualmente. Hay toneladas de información disponible en varias plataformas, pero se puede acceder a muy poco conocimiento. El mayor desafío es analizar los datos para extraer información importante que pueda usarse para resolver un problema o para el desarrollo de la empresa. Hay muchos instrumentos y técnicas poderosos disponibles para extraer datos y obtener una mejor comprensión de ellos.

Tipos de minería de datos

La minería de datos se puede realizar sobre los siguientes tipos de datos:

Base de datos relacional:

Una base de datos relacional es una colección de múltiples conjuntos de datos organizados formalmente por tablas, registros y columnas desde los cuales se puede acceder a los datos de varias maneras sin tener que reconocer las tablas de la base de datos. Las tablas transmiten y comparten información, lo que facilita la búsqueda, la generación de informes y la organización de los datos.

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Almacenes de datos:

Un almacén de datos es la tecnología que recopila datos de diversas fuentes dentro de la organización para proporcionar información empresarial significativa. La enorme cantidad de datos proviene de múltiples lugares, como Marketing y Finanzas. Los datos extraídos se utilizan con fines analíticos y ayudan en la toma de decisiones de una organización empresarial. El almacén de datos está diseñado para el análisis de datos en lugar del procesamiento de transacciones.

Repositorios de datos:

El Repositorio de Datos generalmente se refiere a un destino para el almacenamiento de datos. Sin embargo, muchos profesionales de TI utilizan el término más claramente para referirse a un tipo específico de configuración dentro de una estructura de TI. Por ejemplo, un grupo de bases de datos, donde una organización ha guardado diversos tipos de información.

Base de datos relacional de objetos:

Una combinación de un modelo de base de datos orientada a objetos y un modelo de base de datos relacional se denomina modelo relacional de objetos. Admite clases, objetos, herencia, etc.

Uno de los objetivos principales del modelo de datos relacional de objetos es cerrar la brecha entre la base de datos relacional y las prácticas del modelo orientado a objetos utilizadas frecuentemente en muchos lenguajes de programación, por ejemplo, C++, Java, C#, etc.

Base de datos transaccional:

Una base de datos transaccional se refiere a un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) que tiene el potencial de deshacer una transacción de base de datos si no se realiza adecuadamente. Aunque esta era una capacidad única hace mucho tiempo, hoy en día, la mayoría de los sistemas de bases de datos relacionales admiten actividades de bases de datos transaccionales.

Ventajas de la minería de datos

• La técnica de Minería de Datos permite a las organizaciones obtener datos basados ​​en el conocimiento.
• La minería de datos permite a las organizaciones realizar modificaciones lucrativas en la operación y la producción.
• En comparación con otras aplicaciones de datos estadísticos, la minería de datos es rentable.
• La Minería de Datos ayuda al proceso de toma de decisiones de una organización.
• Facilita el descubrimiento automatizado de patrones ocultos, así como la predicción de tendencias y comportamientos.
• Puede inducirse tanto en el nuevo sistema como en las plataformas existentes.
• Es un proceso rápido que facilita a los nuevos usuarios analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo.

Desventajas de la minería de datos

• Existe la probabilidad de que las organizaciones vendan datos útiles de los clientes a otras organizaciones a cambio de dinero. Según el informe, American Express ha vendido las compras con tarjeta de crédito de sus clientes a otras organizaciones.
• Muchos software de análisis de minería de datos son difíciles de operar y necesitan capacitación avanzada para funcionar.
• Los diferentes instrumentos de minería de datos operan de distintas maneras debido a los diferentes algoritmos utilizados en su diseño. Por lo tanto, la selección de las herramientas de minería de datos adecuadas es una tarea muy desafiante.
• Las técnicas de minería de datos no son precisas, por lo que pueden tener consecuencias graves en determinadas condiciones.

Aplicaciones de minería de datos

La minería de datos es utilizada principalmente por organizaciones con intensas demandas de los consumidores: comercio minorista, comunicación, finanzas, empresas de marketing, para determinar el precio, las preferencias del consumidor, el posicionamiento del producto y el impacto en las ventas, la satisfacción del cliente y las ganancias corporativas. La minería de datos permite a un minorista utilizar registros de punto de venta de las compras de los clientes para desarrollar productos y promociones que ayuden a la organización a atraer al cliente.

Estas son las siguientes áreas donde la minería de datos se utiliza ampliamente:

Minería de datos en el sector sanitario:

La minería de datos en el sector sanitario tiene un excelente potencial para mejorar el sistema de salud. Utiliza datos y análisis para obtener mejores conocimientos e identificar las mejores prácticas que mejorarán los servicios de atención médica y reducirán los costos. Los analistas utilizan enfoques de minería de datos como aprendizaje automático, bases de datos multidimensionales, visualización de datos, informática suave y estadísticas. La minería de datos se puede utilizar para pronosticar pacientes en cada categoría. Los procedimientos garantizan que los pacientes reciban cuidados intensivos en el lugar y el momento adecuados. La minería de datos también permite a las aseguradoras de atención médica reconocer fraudes y abusos.

Minería de datos en el análisis de la cesta de la compra:

El análisis de la cesta de la compra es un método de modelización basado en una hipótesis. Si compra un grupo específico de productos, es más probable que compre otro grupo de productos. Esta técnica puede permitir al minorista comprender el comportamiento de compra de un comprador. Estos datos pueden ayudar al minorista a comprender los requisitos del comprador y modificar el diseño de la tienda en consecuencia. Utilizando una comparación analítica diferente de los resultados entre varias tiendas, se puede realizar entre clientes de diferentes grupos demográficos.

Minería de datos en Educación:

La minería de datos educativos es un campo emergente que se ocupa del desarrollo de técnicas que exploran el conocimiento a partir de los datos generados en entornos educativos. Se reconoce que los objetivos de EDM afirman el comportamiento de aprendizaje futuro de los estudiantes, estudian el impacto del apoyo educativo y promueven el aprendizaje de las ciencias. Una organización puede utilizar la minería de datos para tomar decisiones precisas y también para predecir los resultados del estudiante. Con los resultados, la institución puede concentrarse en qué enseñar y cómo enseñar.

Minería de datos en ingeniería de fabricación:

El conocimiento es el mejor activo que posee una empresa manufacturera. Las herramientas de minería de datos pueden resultar beneficiosas para encontrar patrones en un proceso de fabricación complejo. La minería de datos se puede utilizar en el diseño a nivel de sistema para obtener las relaciones entre la arquitectura del producto, la cartera de productos y las necesidades de datos de los clientes. También se puede utilizar para pronosticar el período de desarrollo del producto, el costo y las expectativas, entre otras tareas.

Minería de datos en CRM (Gestión de relaciones con el cliente):

La Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) se trata de obtener y retener Clientes, mejorando también su lealtad e implementando estrategias orientadas al cliente. Para conseguir una relación decente con el cliente, una organización empresarial necesita recopilar datos y analizarlos. Con las tecnologías de minería de datos, los datos recopilados se pueden utilizar para análisis.

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Minería de datos en detección de fraude:

Se pierden miles de millones de dólares por la acción de los fraudes. Los métodos tradicionales de detección de fraude requieren un poco de tiempo y son sofisticados. La minería de datos proporciona patrones significativos y convierte los datos en información. Un sistema de detección de fraude ideal debería proteger los datos de todos los usuarios. Los métodos supervisados ​​consisten en una colección de registros de muestra, y estos registros se clasifican como fraudulentos o no fraudulentos. A partir de estos datos se construye un modelo y se realiza la técnica para identificar si el documento es fraudulento o no.

Minería de datos en la detección de mentiras:

Detener a un criminal no es gran cosa, pero sacarle la verdad es una tarea muy desafiante. Las fuerzas del orden pueden utilizar técnicas de extracción de datos para investigar delitos, monitorear comunicaciones sospechosas de terrorismo, etc. Esta técnica también incluye la extracción de texto y busca patrones significativos en los datos, que generalmente son texto no estructurado. Se compara la información recopilada de las investigaciones anteriores y se construye un modelo para la detección de mentiras.

Banca Financiera de Minería de Datos:

Se supone que la digitalización del sistema bancario generará una enorme cantidad de datos con cada nueva transacción. La técnica de minería de datos puede ayudar a los banqueros a resolver problemas relacionados con los negocios en banca y finanzas mediante la identificación de tendencias, bajas y correlaciones en la información comercial y los costos del mercado que no son inmediatamente evidentes para los gerentes o ejecutivos porque el volumen de datos es demasiado grande o se producen. demasiado rápido en la pantalla por parte de expertos. El gerente puede encontrar estos datos para dirigirse mejor, adquirir, retener, segmentar y mantener un cliente rentable.

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Desafíos de la Implementación en Minería de Datos

Aunque la minería de datos es muy poderosa, enfrenta muchos desafíos durante su ejecución. Varios desafíos podrían estar relacionados con el rendimiento, los datos, los métodos y las técnicas, etc. El proceso de minería de datos se vuelve efectivo cuando los desafíos o problemas se reconocen correctamente y se resuelven adecuadamente.

Datos incompletos y ruidosos:

El proceso de extraer datos útiles de grandes volúmenes de datos es la minería de datos. Los datos en el mundo real son heterogéneos, incompletos y ruidosos. Los datos en grandes cantidades normalmente serán inexactos o poco fiables. Estos problemas pueden ocurrir debido al instrumento de medición de datos o debido a errores humanos. Supongamos que una cadena minorista recopila los números de teléfono de los clientes que gastan más de 500 dólares y los empleados de contabilidad introducen la información en su sistema. La persona puede cometer un error en los dígitos al ingresar el número de teléfono, lo que resulta en datos incorrectos. Incluso es posible que algunos clientes no estén dispuestos a revelar sus números de teléfono, lo que da como resultado datos incompletos. Los datos podrían cambiar debido a un error humano o del sistema. Todas estas consecuencias (datos ruidosos e incompletos) hacen que la minería de datos sea un desafío.

Distribución de datos:

Los datos del mundo real suelen almacenarse en varias plataformas en un entorno informático distribuido. Puede estar en una base de datos, en sistemas individuales o incluso en Internet. En la práctica, es una tarea bastante difícil llevar todos los datos a un repositorio de datos centralizado debido principalmente a preocupaciones organizativas y técnicas. Por ejemplo, varias oficinas regionales pueden tener sus servidores para almacenar sus datos. No es factible almacenar todos los datos de todas las oficinas en un servidor central. Por tanto, la minería de datos requiere del desarrollo de herramientas y algoritmos que permitan la minería de datos distribuidos.

Datos complejos:

Los datos del mundo real son heterogéneos y podrían ser datos multimedia, incluidos audio y vídeo, imágenes, datos complejos, datos espaciales, series temporales, etc. Gestionar estos diversos tipos de datos y extraer información útil es una tarea difícil. La mayoría de las veces, habría que perfeccionar nuevas tecnologías, nuevas herramientas y metodologías para obtener información específica.

Actuación:

El rendimiento del sistema de minería de datos depende principalmente de la eficiencia de los algoritmos y técnicas utilizados. Si el algoritmo y las técnicas diseñados no están a la altura, la eficiencia del proceso de extracción de datos se verá afectada negativamente.

Privacidad y seguridad de datos:

La minería de datos suele generar problemas graves en términos de seguridad, gobernanza y privacidad de los datos. Por ejemplo, si un minorista analiza los detalles de los artículos comprados, revela datos sobre los hábitos de compra y las preferencias de los clientes sin su permiso.

Visualización de datos:

En la minería de datos, la visualización de datos es un proceso muy importante porque es el método principal que muestra el resultado al usuario de una manera presentable. Los datos extraídos deben transmitir el significado exacto de lo que pretende expresar. Pero muchas veces, representar la información al usuario final de una manera precisa y sencilla resulta difícil. Los datos de entrada y la información de salida son complicados, muy eficientes y es necesario implementar procesos de visualización de datos exitosos para que sean exitosos.

Hay muchos más desafíos en la minería de datos además de los problemas mencionados anteriormente. Se revelan más problemas a medida que comienza el proceso de extracción de datos real, y el éxito de la extracción de datos depende de deshacerse de todas estas dificultades.

Requisitos previos

Antes de aprender los conceptos de minería de datos, debe tener conocimientos básicos de estadística, conocimiento de bases de datos y lenguaje de programación básico.

Audiencia

Nuestro Tutorial de minería de datos está preparado para todos los principiantes o graduados en informática para ayudarlos a aprender desde los conceptos básicos hasta las técnicas avanzadas relacionadas con la minería de datos.

Problemas

Le aseguramos que no encontrará ninguna dificultad mientras aprende nuestro tutorial de Minería de datos. Pero si hay algún error en este tutorial, por favor publique el problema o error en el formulario de contacto para que podamos mejorarlo.