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Es exploración de grandes bases de datos con el objetivo de encontrar patrones que nos puedan aportar información valiosa en la toma de futuras decisiones.

OBJETIVOS DE LA MINERÍA DE DATOS

1. Descripción de clases: provee una clasificación concisa y resumida de un conjunto de datos y los distingue unos de otros.

2. Asociación: es el descubrimiento de relaciones de asociación o correlación en un conjunto de datos.

3. Clasificación: analiza un conjunto de datos de entrenamiento cuya clasificación de clase se conoce y construye un modelo de objetos para cada clase. Dicho modelo puede representarse con árboles de decisión o con reglas de clasificación, que muestran las características de los datos.

4. Predicción: esta función de la minería predice los valores posibles de datos faltantes o la distribución de valores de ciertos atributos en un conjunto de objetos.

5. Clustering o agrupación: identifica clusters o grupos en el conjunto de datos, donde un cluster es una colección de datos “similares”. La similitud puede medirse mediante funciones de distancia, especificadas por los usuarios o por expertos. La Minería de Datos trata de encontrar clusters de buena calidad que sean escalables a grandes bases de datos y a bodegas de datos multidimensionales.

6. Análisis de series a través del tiempo: analiza un gran conjunto de datos obtenidos con el correr del tiempo para encontrar en él regularidades y características interesantes, incluyendo la búsqueda de patrones secuenciales, periódicos, modas y desviaciones.

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La minería de datos se puede aplicar a una variedad de aplicaciones en prácticamente todas las industrias, como por ejemplo:

Los minoristas pueden desplegar la minería de datos para identificar mejor qué productos es probable que adquieran las personas en función de sus hábitos de compra anteriores, o qué productos se venderán en ciertas épocas del año.

Los bancos y otros proveedores de servicios financieros pueden extraer datos relacionados con las cuentas, transacciones y preferencias de sus clientes para satisfacer mejor sus necesidades. También pueden recopilar datos analizados de sus sitios web y las interacciones de las redes sociales para ayudar a aumentar la lealtad de los clientes existentes y atraer nuevos.

Las empresas manufactureras pueden usar la minería de datos para buscar patrones en el proceso de producción, de modo que puedan identificar con precisión los cuellos de botella y los métodos defectuosos y encontrar formas de aumentar la eficiencia. También pueden aplicar conocimientos de minería de datos al diseño de productos, y hacer ajustes basados ​​en la alimentación de las experiencias del cliente.

Las instituciones educativas pueden beneficiarse de la extracción de datos, como el análisis de conjuntos de datos para predecir los comportamientos de aprendizaje futuros y el desempeño de los estudiantes, y luego usar este conocimiento para mejorar los métodos de enseñanza o los planes de estudio.

Los proveedores de atención médica pueden extraer y analizar datos para determinar mejores formas de brindar atención a los pacientes y reducir costos. También pueden predecir cuántos pacientes necesitarán para cuidar y qué tipo de servicios necesitarán los pacientes

En múltiples industrias, incluida la atención médica y el comercio minorista, puede usar la extracción de datos para detectar el fraude y otros abusos, mucho más rápidamente que con los métodos tradicionales para identificar tales actividades.

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HERRAMIENTAS COMERCIALES DE MINERÍA DE DATOS

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HERRAMIENTAS COMERCIALES DE MINERÍA DE DATOS

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Herramientas de la minería de datos

Clementine / SPSS: Herramienta de data mining que permite desarrollar modelos predictivos y desplegarlos para mejorar la toma de decisiones. Está diseñada teniendo en cuenta a los usuarios empresariales, de manera que no es preciso ser un experto en data mining.

Características de Clementine

Fácil entendimiento de los datos.

Visualización interactiva.

Poderosa preparación de los datos.

Combina datos de múltiples fuentes.

Especifica valores perdidos.

Deriva nuevas variables.

Produce información resumida.

Incrementa la productividad con su enfoque visual de la manipulación de datos.

Técnicas de Modelado.

Técnicas Supervisadas: C&RT, Redes Neuronales, C5.0, Quest, CHAID, Regresión Lineal y Regresión Logística.

Técnicas No Supervisadas: K-medias, Kohonen, Bi-etápico, Apriori, GRI, Sequence, Carma, Detección de Anomalías.

Técnicas de Evaluación: Tablas Estadísticas, Gráficos de Ganancia y ROI.

Técnicas de Publicación de modelos: Punteo o Scoring de Bases de Datos, Scoring en tiempo real.