Automatiza tus tareas con IA y Minería de Datos

La minería de datos y la inteligencia artificial son dos tecnologías que están transformando la forma en que vivimos y trabajamos. Con la minería de datos extraemos información útil de los datos que genera la organización, descubriendo patrones ocultos o tendencias, mientras que con la IA se crean sistemas que aprenden, se adaptan para tomar decisiones de manera autónoma sin la intervención humana. A continuación, veremos los detalles que engloban el mundo de la minería datos y en cuáles sectores empresariales ya se está usando estas tecnologías. Sigue leyendo y entérate de todo…  

¿Qué es la minería de datos?

Es un proceso o técnica, realizada por computadora que busca descubrir patrones, tendencias y relaciones que generalmente no se ven a simple vista y están ocultas en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Su objetivo consiste en poder sacar información valiosa de la gran cantidad de datos que genera una empresa, para a partir de esta información tomar decisiones certeras en base a los hallazgos encontrados.  

¿Cuáles son los tipos o modelos de minería de datos?

Los tipos de minería pueden usarse de acuerdo a las necesidades de cada empresa, de acuerdo a los datos y al fin de la minería, estos se clasifican en: predictiva, descriptivas, y prescriptivas.

• Predictiva: utiliza la inteligencia empresarial para predecir tendencias o el comportamiento futuro. Por ejemplo, tendencias de uso, de devolución, de compras, etc. tomar decisiones certeras en base a estos datos, para mejorar la eficiencia de la organización.
• Descriptivo: este modelo detecta patrones, similitudes o agrupaciones, para comprender las características de los datos analizados. De igual forma se pueden detectar tendencias en los comportamientos de los usuarios.
• Prescriptivo: este modelo es usado para crear recomendaciones o hacer sugerencias.

La diferencia entre los tres tipos de modelos es bien clara, el descriptivo describe el pasado, el modelo predictivo predice el futuro y el prescriptivo crea recomendaciones o acciones.   [caption id="attachment_9243" align="aligncenter" width="1200"] Minería de datos abarca el proceso de descubrir patrones, relaciones o información oculta en conjuntos de datos grandes y complejos.[/caption]

Técnicas de minería de datos

1. Agrupamiento: esta técnica se encarga de agrupar los datos que tienen las mismas regularidades o los mismos rasgos, englobando los resultados que tienen el mismo comportamiento; como segmentar clientes por etapa de vida, tipo de compras realizadas, etc.
2. Asociación: esta técnica busca encontrar relación entre dos conjuntos de datos que aparentemente no tienen nada en común o ninguna relación. Buscando el punto de convergencia de ambos datos. También se usa para comparar eventos nuevos con los existentes y confirmar las variables con las cuales se conectan estos atributos. Esta técnica es muy usada para medir el comportamiento de los consumidores.
3. Clasificación: se entrena al algoritmo para clasificar los datos en distintas categorías, esta técnica permite proyectar cómo se reflejará cierta información en el futuro y ayuda a hacer predicciones comerciales o estratégicas con base en ello. Con esta técnica se recopila atributos para tu empresa, y los clasifica de acuerdo a su relevancia, por ejemplo, clientes leales a diferencia de los nuevos que están llegando a la empresa.

4. Clústeres: esta agrupación reúne varios puntos de datos en función de sus similitudes. Se diferencia de la clasificación porque no puede distinguir los datos por categorías específicas, pero sí es capaz de encontrar patrones en sus similitudes.

5. Verificación de secuencias y trayectos: aquí se descubren patrones o una serie de eventos que tienen lugar en una secuencia.

 

¿Cómo es el proceso de la minería de datos?

Para comenzar a implementar la minería de datos en la empresa, debemos tener algunas preguntas claras para definir el alcance de nuestro proyecto.

• Entender el negocio y definir el problema

Saber qué se quiere con el proyecto y hasta dónde llegará este, es relevante para tomar las decisiones que seguirán el proceso. Se deben contactar todas las partes interesadas de la empresa para identificar los problemas que se abordarán, y cómo los datos pueden resolver ese problema. Asimismo, las limitaciones del proyecto, o cuáles serían los resultados de la implementación, y de qué forma impactaría a la empresa. También, cuál sería la inversión económica y posibles dificultades del proyecto, para crear planes de contingencia si suceden. Luego de tener esta información, se toman las decisiones de lugar, de acuerdo a los hallazgos de los datos recolectados.

• Preparación y entendimiento de datos

La preparación de los datos implica determinar cuáles datos se deben recoger y de cuál fuente de información se pueden extraer para tener la información que se necesita. Qué tipo de correlaciones ocultas existen en estos datos que me pueden servir, cuáles datos son los más precisos para el análisis que se llevará a cabo, también si hay datos que parecen no tener ninguna relación, pero al final son relevantes.

• Exploración y preparación de los datos

Dentro de la exploración se calcula los valores mínimos y máximos, la media y las desviaciones estándar para extraer datos de calidad y fiables. En este punto se depuran o limpian los datos que no nos servirán, se gestionan los datos que falten para tener todos los detalles sobre lo que necesitamos recopilar, se deben verificar si estos datos contienen errores, cuáles serían los valores predeterminados y las correcciones de dichos datos. Igualmente se deben integrar datos que talvez no tengan ninguna relación, pero pueda darnos una información valiosa y por último adaptar los datos al tipo de tecnología que vamos a usar para su análisis y la tecnología de minería específica que se utilizará.

• Generar el modelo de minería de datos

De acuerdo a Microsoft, un modelo de minería de datos simplemente es un contenedor que especifica las columnas que se usan para la entrada, el atributo que está prediciendo y parámetros que indican al algoritmo cómo procesar los datos. Es decir que, en este punto se deben establecer las columnas de la minería y crear la estructura de los datos que se van a usar. Los especialistas en el análisis de la minería de datos deben entrenar los modelos de machine learning con datos pequeños y conocidos para verificar que el modelo esté equilibrado. Comenzar a usar el modelo de los datos para los datos desconocidos y ajustar el software hasta que se obtengan los resultados deseados.

• Evaluar y verificar la eficacia de los modelos

Una vez que los datos ya están siendo extraídos, hay que verificarlos y comprobar su eficacia. Los especialistas verifican estos datos, los comparten con las áreas relacionadas, obtienen feedback y ahí es donde se muestra si estos modelos dan respuesta al problema inicial para el cual fue creado, dando lugar a que se puedan ajustar los modelos de acuerdo al resultado que se espera de este proceso.

• Implementación

En el proceso de implementación, el software es compartido con otras áreas que también extraerán datos. Los especialistas capacitarán a estas áreas para la extracción de estos datos, y les instruirán sobre cómo emplear el modelo, darán seguimiento a esos nuevos integrantes y tienen la responsabilidad de mantener en buen funcionamiento la minería de datos. Por último, deben crear informes para enviar a la alta dirección, compartir los resultados con los clientes y mejorar los procesos empresariales.  

Diferencia entre minería de datos y machine learning

Minería de datos y el machine learning están relacionados, pero no son lo mismo. Ambos se utilizan en el campo de la ciencia de datos para analizar y extraer información útil de conjuntos de datos, pero tienen enfoques y objetivos ligeramente diferentes.

• Minería de datos abarca el proceso de descubrir patrones, relaciones o información oculta en conjuntos de datos grandes y complejos. Explorar datos históricos para encontrar conocimientos valiosos sin necesariamente hacer predicciones futuras.

Se utilizan técnicas estadísticas y de visualización para identificar tendencias, patrones y correlaciones en los datos. La minería de datos se puede utilizar para tareas como segmentación de clientes, detección de fraudes, análisis de mercado y más. No siempre implica la construcción de modelos predictivos.

• Machine learning; está centrado en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y realizar tareas específicas sin ser programadas explícitamente. Su objetivo es entrenar modelos predictivos que puedan hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos.

 

¿Cómo automatizar tus tareas con IA y Minería de Datos?

Para automatizar las tareas con inteligencia artificial y minería de datos, se utilizan patrones y tendencias para construir modelos de aprendizaje automático y algoritmos que permiten a las máquinas procesar los datos y tomar decisiones sin la intervención humana. La IA se puede utilizar para automatizar tareas, identificar esquemas complejos y tomar decisiones informadas.  

Áreas dónde se puede utilizar IA y minería de datos

• Finanzas: se usa para detectar fraudes financieros, analizar riesgos crediticios, predecir tendencias en el mercado.
• E-commerce: esta es una de las áreas donde más se utiliza porque las empresas pueden predecir demanda de productos, optimizar precios de acuerdo a los clientes y recomendar productos.
• Manufactura y Calidad: donde pueden optimizar procesos en la fabricación, prevenir defectos y reducir costos de producción.
• Telecomunicaciones: gestionan red, detectan fraudes en llamadas.
• Gobierno y Administración Pública: implementar minería de datos ayuda a tomar de decisiones basada en datos, mejora la gestión de recursos públicos y la detección de fraudes en programas sociales.
• Transporte y Logística: mejor gestión de la cadena de suministro, planificación de rutas y programación de mantenimiento.

 

Conclusión:

La minería de datos y la IA representan herramientas poderosas para la innovación y la resolución de problemas en un mundo cada vez más impulsado por los datos, y su influencia seguirá creciendo en los años venideros.   Referencias https://learn.microsoft.com/es-es/analysis-services/data-mining/data-mining-concepts?view=asallproducts-allversions https://latam.kaspersky.com/resource-center/definitions/data-mining https://www.astera.com/es/tipo/blog/Las-10-mejores-t%C3%A9cnicas-de-miner%C3%ADa-de-datos/