Así funciona la minería de datos o data mining

La minería de datos no es un invento nuevo que surgió con la era digital. El concepto ha existido durante más de un siglo, pero adquirió un mayor interés público en la década de 1930. Hemos recorrido un largo camino desde entonces. Las empresas ahora están aprovechando la minería de datos y el aprendizaje automático para mejorar todo, desde sus procesos de ventas hasta la interpretación de las finanzas con fines de inversión. Como resultado, los científicos de datos se han vuelto vitales para las organizaciones de todo el mundo, ya que las empresas buscan alcanzar objetivos más grandes que nunca con la ciencia de datos. En este artículo, aprenderás qué es la minería de datos o data mining, los pasos involucrados, los diferentes modelos utilizados y, lo que es más importante, lo que puedes lograr mediante el uso de soluciones de minería de datos en tu industria.

¿Qué es la minería de datos o data mining?

La minería de datos es el proceso de analizar volúmenes masivos de datos para descubrir inteligencia empresarial que ayuda a las empresas a resolver problemas, mitigar riesgos y aprovechar nuevas oportunidades. Esta rama de la ciencia de datos deriva su nombre de las similitudes entre la búsqueda de información valiosa en una gran base de datos y la extracción de minerales en una montaña. Ambos procesos requieren examinar enormes cantidades de material para encontrar un valor oculto.

El data mining puede responder preguntas comerciales que tradicionalmente tomaban demasiado tiempo para resolverlas manualmente. Mediante el uso de una variedad de técnicas estadísticas para analizar datos de diferentes formas, los usuarios pueden identificar patrones, tendencias y relaciones que de otro modo podrían pasar por alto. Pueden aplicar estos hallazgos para predecir lo que es probable que suceda en el futuro y tomar medidas para influir en los resultados comerciales.

La minería de datos se utiliza en muchas áreas de negocios e investigación, incluidas las ventas y el marketing, el desarrollo de productos, la atención médica y la educación. Cuando se usa correctamente, la minería de datos puede proporcionar una gran ventaja sobre los competidores al permitir aprender más sobre los clientes, desarrollar estrategias de marketing efectivas, aumentar los ingresos y reducir los costes.

Todos los conceptos y técnicas de minería de datos tienen cuatro propiedades centrales:

• Búsqueda de grandes conjuntos de datos
• Descubrimiento automático de patrones
• Predicción de resultados probables
• Creación de conocimientos prácticos

Origen y evolución

En la década de 1990 se introdujo el término «Minería de datos», pero la minería de datos es la evolución de un sector con una dilatada trayectoria.

Las primeras técnicas para identificar patrones en los datos incluyen el teorema de Bayes (1700) y la evolución de la regresión (1800). La generación y el creciente poder de la informática han impulsado la recopilación, el almacenamiento y la manipulación de datos, ya que los conjuntos de datos tienen un tamaño y un nivel de complejidad amplios. La investigación de datos práctica y explícita se ha mejorado progresivamente con el procesamiento automático indirecto de datos y otros descubrimientos informáticos, como redes neuronales, agrupación, algoritmos genéticos (años 50), árboles de decisión (años 60) y máquinas vectoriales de apoyo (años 90).

Los orígenes de la minería de datos se remontan a tres líneas familiares: estadística clásica, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Veamos la evolución de la minería de datos a lo largo de los años:

• Década de 1970: Con sofisticados sistemas de administración de bases de datos, es posible almacenar y consultar terabytes y petabytes de datos. Además, los almacenes de datos permiten a los usuarios pasar de una forma de pensar orientada a las transacciones a una forma más analítica de ver los datos. Sin embargo, extraer conocimientos sofisticados de estos almacenes de datos de modelos multidimensionales es muy limitado.
• Década de 1980: La marca comercial estaba destinada a proteger un producto llamado DataBase Mining Workstation. Era una herramienta de propósito general para construir modelos de redes neuronales y ahora ya no está disponible. También es durante este período que los algoritmos sofisticados pueden «aprender» relaciones a partir de datos que permiten a los expertos en la materia razonar sobre lo que significan las relaciones.
• Década de 1990: El término «minería de datos» apareció en la comunidad de bases de datos. Las empresas minoristas y la comunidad financiera están utilizando la minería de datos para analizar datos y reconocer tendencias para aumentar su base de clientes, predecir las fluctuaciones en las tasas de interés, los precios de las acciones y la demanda de los clientes.

¿Para qué sirve minar datos?

Los datos están llegando a las empresas en una multitud de formatos a velocidades y volúmenes sin precedentes. Ser una empresa basada en datos ya no es una opción; El éxito de la empresa depende de la rapidez con la que pueda descubrir conocimientos a partir de big data e incorporarlos en las decisiones y los procesos empresariales, lo que impulsa mejores acciones en toda su empresa. Sin embargo, con tantos datos que administrar, esto puede parecer una tarea insuperable.

¿Para qué sirve la minería de datos?

La minería de datos permite a las empresas optimizar el futuro al comprender el pasado y el presente, y hacer predicciones precisas sobre lo que es probable que suceda a continuación.

Por ejemplo, la minería de datos puede decirte qué prospectos tienen probabilidades de convertirse en clientes rentables según los perfiles de clientes anteriores y cuáles tienen más probabilidades de responder a una oferta específica. Con este conocimiento, puedes aumentar tu retorno de la inversión (ROI) haciendo tu oferta solo a aquellos prospectos que probablemente respondan y se conviertan en clientes valiosos.

Puedes utilizar la minería de datos para resolver casi cualquier problema comercial que involucre datos, incluidos:

• Aumento de ingresos.
• Comprender los segmentos y las preferencias de los clientes.
• Adquirir nuevos clientes.
• Mejora de la venta cruzada y la venta ascendente.
• Retención de clientes y fidelización.
• Incrementar el ROI de las campañas de marketing.
• Detectar fraudes.
• Identificación de riesgos crediticios.
• Seguimiento del desempeño operativo.

Mediante la aplicación de técnicas de minería de datos, las decisiones pueden basarse en inteligencia empresarial real, en lugar de instintos o reacciones viscerales, y ofrecer resultados consistentes que mantienen a las empresas por delante de la competencia.

A medida que las tecnologías de procesamiento de datos a gran escala, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se vuelven más accesibles, las empresas ahora pueden explorar terabytes de datos en minutos u horas, en lugar de días o semanas, ayudándoles a innovar y crecer más rápido. Por tanto, la minería de datos es muy beneficiosa para las empresas.

Fases de un proceso de data mining

Estudiemos en detalle el proceso de implementación de Data Mining. Así es como funciona la minería de datos.

Comprensión empresarial

En esta fase, se establecen los objetivos comerciales y de minería de datos.

• En primer lugar, debes comprender los objetivos comerciales y del cliente. Necesitas definir lo que quiere tu cliente (que muchas veces ni ellos mismos conocen)
• Haz un balance del escenario actual de minería de datos. Considera los recursos, los supuestos, las limitaciones y otros factores importantes en su evaluación.
• Utilizando los objetivos comerciales y el escenario actual, define tus objetivos de minería de datos.
• Un buen plan de minería de datos es muy detallado y debe desarrollarse para lograr los objetivos comerciales y de minería de datos.

Comprensión de datos

En esta fase, se realiza una verificación de cordura de los datos para verificar si son apropiados para los objetivos de minería de datos.

Primero, los datos se recopilan de múltiples fuentes de datos disponibles en la organización.

Estas fuentes de datos pueden incluir múltiples bases de datos, archivador plano o cubos de datos. Hay problemas como la coincidencia de objetos y la integración de esquemas que pueden surgir durante el proceso de integración de datos. Es un proceso bastante complejo y complicado, ya que es poco probable que los datos de varias fuentes coincidan fácilmente.

Por lo tanto, es bastante difícil asegurarse de que ambos objetos dados se refieran al mismo valor o no. Aquí, los metadatos deben usarse para reducir errores en el proceso de integración de datos.

A continuación, el paso es buscar las propiedades de los datos adquiridos. Una buena forma de explorar los datos es responder a las preguntas sobre minería de datos (decididas en la fase comercial) utilizando las herramientas de consulta, informes y visualización.

Sobre la base de los resultados de la consulta, se debe determinar la calidad de los datos.

Preparación de datos

En esta fase, los datos se preparan para producción.

El proceso de preparación de datos consume aproximadamente el 90% del tiempo del proyecto.

Los datos de diferentes fuentes deben seleccionarse, limpiarse, transformarse, formatearse, anonimizarse y construirse (si es necesario).

La limpieza de datos es un proceso para «limpiar» los datos suavizando los datos ruidosos y completando los valores faltantes.

Las operaciones de transformación de datos cambian los datos para que sean útiles en la minería de datos.

Transformación de datos

Las operaciones de transformación de datos contribuirían al éxito del proceso de minería.

• Suavizado: ayuda a eliminar el ruido de los datos.
• Agregación: se aplican operaciones de resumen o agregación a los datos. Es decir, los datos de ventas semanales se agregan para calcular el total mensual y anual.
• Generalización: en este paso, los datos de bajo nivel se reemplazan por conceptos de nivel superior con la ayuda de jerarquías de conceptos.
• Normalización: la normalización se realiza cuando los datos de atributos se escalan hacia arriba o hacia abajo.
• Construcción de atributos: estos atributos se construyen e incluyen el conjunto dado de atributos útiles para la minería de datos.

El resultado de este proceso es un conjunto de datos final que se puede utilizar en el modelado.

Modelado

En esta fase, se utilizan modelos matemáticos para determinar patrones de datos.

En función de los objetivos comerciales, se deben seleccionar técnicas de modelado adecuadas para el conjunto de datos preparado.

• Crea un escenario para comprobar la calidad y validez del modelo.
• Ejecuta el modelo en el conjunto de datos preparado.

Todos los interesados ​​deben evaluar los resultados para asegurarse de que el modelo pueda cumplir los objetivos de minería de datos.

Evaluación

En esta fase, los patrones identificados se evalúan frente a los objetivos comerciales.

Los resultados generados por el modelo de minería de datos deben evaluarse frente a los objetivos comerciales.

Obtener comprensión empresarial es un proceso iterativo. De hecho, mientras se comprende, es posible que surjan nuevos requisitos comerciales debido a la minería de datos.

Se toma la decisión de pasar o no para mover el modelo en la fase de implementación.

Despliegue

En la fase de implementación, envías tus descubrimientos de minería de datos a las operaciones comerciales diarias.

El conocimiento o la información descubierta durante el proceso de minería de datos debe ser fácil de entender para las partes interesadas no técnicas.

Se crea un plan de implementación detallado para el envío, el mantenimiento y la supervisión de los descubrimientos de minería de datos.

Se crea un informe final del proyecto con las lecciones aprendidas y las experiencias clave durante el proyecto. Esto ayuda a mejorar la política comercial de la organización.

Técnicas más empleadas

Los tipos de técnicas de minería de datos más usadas son las siguientes:

Redes neuronales

Una red neuronal es un tipo específico de modelo de aprendizaje automático que se usa a menudo con inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Llamadas así por el hecho de que tienen diferentes capas que se asemejan a la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano, las redes neuronales son uno de los modelos de aprendizaje automático más precisos que se utilizan en la actualidad.

Aunque una red neuronal puede ser una herramienta poderosa en la minería de datos, las organizaciones deben tener cuidado al usarla: algunos de estos modelos de redes neuronales son increíblemente complejos, lo que dificulta comprender cómo una red neuronal determina una salida.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son un tipo específico de modelo predictivo que permite a las organizaciones extraer datos de manera eficaz. Técnicamente, un árbol de decisiones es parte del aprendizaje automático, pero se lo conoce más popularmente como una técnica de aprendizaje automático de caja blanca debido a su naturaleza extremadamente sencilla.

Un árbol de decisiones permite a los usuarios comprender claramente cómo las entradas de datos afectan las salidas. Cuando se combinan varios modelos de árboles de decisión, crean modelos de análisis predictivo conocidos como bosque aleatorio. Los modelos de bosque aleatorio complicados se consideran técnicas de aprendizaje automático de caja negra, porque no siempre es fácil comprender sus resultados en función de sus entradas. En la mayoría de los casos, sin embargo, esta forma básica de modelado de conjuntos es más precisa que usar árboles de decisión por sí mismos.

Regresión lineal

Las técnicas de regresión son útiles para identificar la naturaleza de la relación entre variables en un conjunto de datos. Esas relaciones pueden ser causales en algunos casos o simplemente correlacionarse en otros. La regresión es una técnica sencilla de caja blanca que revela claramente cómo se relacionan las variables. Las técnicas de regresión se utilizan en aspectos de pronóstico y modelado de datos.

Modelos estadísticos

Las técnicas estadísticas son el núcleo de la mayoría de los análisis involucrados en el proceso de minería de datos. Los diferentes modelos de análisis se basan en conceptos estadísticos, que generan valores numéricos que son aplicables a objetivos comerciales específicos. Por ejemplo, las redes neuronales utilizan estadísticas complejas basadas en diferentes pesos y medidas para determinar si una imagen es un perro o un gato en los sistemas de reconocimiento de imágenes.

Los modelos estadísticos representan una de las dos ramas principales de la inteligencia artificial. Los modelos de algunas técnicas estadísticas son estáticos, mientras que otros que involucran aprendizaje automático mejoran con el tiempo.

Clustering

La agrupación en clústeres es una técnica de análisis que se basa en enfoques visuales para comprender los datos. Los mecanismos de agrupación utilizan gráficos para mostrar dónde está la distribución de datos en relación con los diferentes tipos de métricas. Las técnicas de agrupación también utilizan diferentes colores para mostrar la distribución de los datos.

Los enfoques de gráficos son ideales para usar análisis de clústeres. Con los gráficos y la agrupación en clústeres en particular, los usuarios pueden ver visualmente cómo se distribuyen los datos para identificar las tendencias que son relevantes para sus objetivos comerciales.

Diferencias entre minería de datos y Big Data

Big Data y Data Mining son dos conceptos diferentes, Big data es un término que se refiere a una gran cantidad de datos, mientras que la minería de datos se refiere a una unidad profunda en los datos para extraer el conocimiento / patrón / información clave de una cantidad pequeña o grande de datos.

El concepto principal en Data Mining es profundizar en el análisis de patrones y relaciones de datos que se pueden usar más en Inteligencia Artificial, Análisis Predictivo, etc. Pero el concepto principal en Big Data es la fuente, variedad, volumen de datos y cómo para almacenar y procesar esta cantidad de datos.

El análisis de Big Data para dar una solución empresarial o para realizar una definición empresarial juega un papel fundamental para determinar el crecimiento.

Podemos decir que la minería de datos no necesita depender de Big Data, ya que se puede hacer en la pequeña o gran cantidad de datos, pero el big data seguramente depende de la minería de datos porque si no podemos encontrar el valor / importancia de una gran cantidad de datos, entonces esos datos no son de utilidad.

Big Data solo se refiere a una gran cantidad de datos y todas las soluciones de Big Data dependen de la disponibilidad de datos. Puede considerarse como una combinación de Business Intelligence y Data Mining. La minería de datos utiliza diferentes tipos de herramientas y software en Big Data para devolver resultados específicos. Se trata principalmente de «buscar una aguja en un pajar«.

En resumen, el big data es el activo y la minería de datos es el administrador que se utiliza para proporcionar resultados beneficiosos.

Ventajas del data mining

Dentro de las ventajas del data mining, podemos destacar las siguientes:

• La técnica de minería de datos ayuda a las empresas a obtener información basada en conocimientos.
• La minería de datos ayuda a las organizaciones a realizar ajustes rentables en la operación y la producción.
• Es una solución rentable y eficiente en comparación con otras aplicaciones de datos estadísticos.
• Ayuda con el proceso de toma de decisiones.
• Facilita la predicción automatizada de tendencias y comportamientos, así como el descubrimiento automatizado de patrones ocultos.
• Se puede implementar tanto en sistemas nuevos como en plataformas existentes.
• Es el proceso rápido que facilita a los usuarios analizar una gran cantidad de datos en menos tiempo.

Herramientas para minar datos

Estas son las herramientas de minería de datos más populares:

RapidMiner

Rapid Miner es uno de los sistemas de análisis predictivo más populares creado por la empresa con el mismo nombre. Está escrito en lenguaje de programación JAVA. Ofrece un entorno integrado para minería de texto, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y análisis predictivo.

El instrumento se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones, incluidas aplicaciones empresariales, aplicaciones comerciales, investigación, educación, formación, desarrollo de aplicaciones y aprendizaje automático.

Rapid Miner proporciona el servidor en el sitio, así como en la infraestructura de nube pública o privada. Tiene un modelo cliente / servidor como base. Viene con marcos basados ​​en plantillas que permiten una entrega rápida con pocos errores.

WEKA

También conocido como Waikato Environment es un software de aprendizaje automático desarrollado en la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda. Es más adecuado para el análisis de datos y el modelado predictivo. Contiene algoritmos y herramientas de visualización que admiten el aprendizaje automático.

Weka tiene una GUI que facilita el acceso a todas sus funciones. Está escrito en lenguaje de programación JAVA.

Weka admite las principales tareas de minería de datos, incluido el procesamiento, la visualización, la regresión, etc. Funciona asumiendo que los datos están disponibles en forma de archivo plano.

Weka puede proporcionar acceso a bases de datos SQL a través de la conectividad de la base de datos y puede procesar aún más los datos / resultados devueltos por la consulta.

Orange

Orange es un paquete de software de minería de datos y aprendizaje automático perfecto. Es compatible con la visualización y es un software basado en componentes escritos en lenguaje informático Python y desarrollado en el laboratorio de bioinformática de la facultad de informática y ciencias de la información de la Universidad de Ljubljana, Eslovenia.

Como es un software basado en componentes, los componentes de Orange se denominan «widgets». Estos widgets van desde el preprocesamiento y la visualización de datos hasta la evaluación de algoritmos y el modelado predictivo.

Los widgets ofrecen funcionalidades importantes como:

• Mostrar tabla de datos y permitir seleccionar características
• Lectura de datos
• Entrenamiento de predictores y comparación de algoritmos de aprendizaje
• Visualización de elementos de datos, etc.

Además, Orange proporciona una atmósfera más interactiva y agradable a las herramientas analíticas aburridas.

KNIME

KNIME es la mejor plataforma de integración para análisis de datos e informes desarrollada por KNIME.com AG. Opera sobre el concepto de canalización de datos modular. KNIME consta de varios componentes de aprendizaje automático y minería de datos integrados juntos.

KNIME se ha utilizado ampliamente para la investigación farmacéutica. Además, funciona de manera excelente para el análisis de datos de clientes, el análisis de datos financieros y la inteligencia empresarial.

Tiene algunas características brillantes como implementación rápida y eficiencia de escala. Los usuarios se familiarizan con KNIME en bastante menos tiempo y ha hecho que el análisis predictivo sea accesible incluso para usuarios ingenuos. Utiliza el ensamblaje de nodos para preprocesar los datos para análisis y visualización.

SAS

SAS son las siglas de Statistical Analysis System. Es un producto del SAS Institute creado para la analítica y la gestión de datos. SAS puede extraer datos, modificarlos, administrar información de diversas fuentes y analizar estadísticas. Ofrece una interfaz de usuario gráfica para usuarios no técnicos.

La minería de datos SAS permite a los usuarios analizar big data y proporcionar información precisa para la toma de decisiones oportunas. SAS tiene una arquitectura de procesamiento de memoria distribuida que es altamente escalable. Es adecuado para fines de minería de datos, optimización y minería de texto.

Ejemplos de uso de la minería de datos

Las organizaciones de todas las industrias están logrando resultados transformadores a partir de la minería de datos: Veamos algunos ejemplos.

En negocios

Los proveedores de servicios, como las industrias de telefonía móvil y servicios públicos, utilizan la minería de datos para predecir las razones por las que un cliente deja su empresa. Analizan los detalles de facturación, las interacciones del servicio al cliente, las quejas presentadas a la empresa para asignar a cada cliente una puntuación de probabilidad y ofrecen incentivos.

En banca

La minería de datos en el sector financiero ayuda a obtener una visión de los riesgos del mercado y a gestionar el cumplimiento normativo. Ayuda a los bancos a identificar probables morosos para decidir si emiten tarjetas de crédito, préstamos, etc.

En marketing

Mediante esta estrategia de minería de datos, una empresa puede crear una línea de productos y servicios que se vendan por sí mismos. La compañía analizará las preferencias de un determinado tipo de clientes y creará programas publicitarios que se dirijan a ese grupo demográfico. Incluso si un cliente en particular no responde a la publicidad, la idea es que suficientes clientes respondan, lo que hará que la estrategia de marketing valga la pena para la empresa.

En ciencia e ingeniería

Los enfoques de minería de datos parecen ideales para la bioinformática, ya que es rico en datos. La extracción de datos biológicos ayuda a extraer conocimientos útiles de conjuntos de datos masivos recopilados en biología y en otras áreas relacionadas con las ciencias de la vida, como la medicina y la neurociencia. Las aplicaciones de la minería de datos a la bioinformática incluyen la búsqueda de genes, la inferencia de funciones de proteínas, el diagnóstico de enfermedades, el pronóstico de enfermedades, la optimización del tratamiento de enfermedades, la reconstrucción de redes de interacción de proteínas y genes, la limpieza de datos y la predicción de la ubicación subcelular de proteínas.

En informática forense

Cualquier acción que comprometa la integridad y confidencialidad de un recurso es una intrusión. Las medidas defensivas para evitar una intrusión incluyen la autenticación de usuarios, evitar errores de programación y protección de la información. La minería de datos puede ayudar a mejorar la detección de intrusos al agregar un nivel de enfoque a la detección de anomalías. Ayuda al analista a distinguir una actividad de la actividad cotidiana de la red. La minería de datos también ayuda a extraer datos que son más relevantes para el problema.