Definición de minería de datos y sus funciones y ejemplos de minería de datos

¿Alguna vez has oído hablar del término minería de datos? Si eres científico o alguien que trata con datos, seguro que ya estás familiarizado con el término Minería de Datos. La minería de datos o ciencia de datos se está discutiendo actualmente y muchas personas lo usan con seguridad.

En resumen, la minería de datos es una herramienta o método que permite a los usuarios acceder a una gran cantidad de datos en poco tiempo. Una comprensión más específica de la minería de datos es una aplicación y una herramienta que utiliza el análisis estadístico de datos. Para más detalles, será discutido en este artículo.

Comprender la minería de datos

La minería de datos es un proceso de recopilación o extracción de información importante a partir de datos lo suficientemente grandes. Los procesos utilizados en la minería de datos suelen utilizar métodos estadísticos, matemáticas, aprendizaje automático, para utilizar tecnología de inteligencia artificial. Estas técnicas bastante complejas luego identificarán y extraerán información útil de una gran base de datos.

Otros términos de minería de datos que se utilizan a menudo incluyen descubrimiento de conocimiento (minería) en bases de datos (KDD), extracción de conocimiento, análisis de datos/patrones, arqueología de datos, dragado de datos, recopilación de información e inteligencia comercial.

Las técnicas de minería de datos se utilizan para examinar grandes bases de datos como una forma de encontrar patrones o formas nuevos y útiles. Sin embargo, no todo el trabajo de recuperación de información se declara como minería de datos.

Un ejemplo simple es cuando lee datos en la guía telefónica. Una vez que termine de leer, obtendrá información de que la mayoría de las personas con el nombre Asep viven en Bandung, por lo que se puede decir que es un proceso.

Sin embargo, si solo busca el lugar de residencia de Asep Hidayat en la guía telefónica, entonces no se puede decir que el proceso sea un proceso de minería de datos. Es solo un proceso de consulta normal. El proceso de minería de datos generalmente llega al proceso de implementación. Me gustó, por ejemplo, como la minería de oro. Entre el material que es bastante, solo encuentras un poco de oro pero el valor del oro es muy alto.

La minería de datos es una parte integral de KDD (descubrimiento de conocimiento en bases de datos). El proceso completo de KDD para convertir datos sin procesar en información útil se muestra a continuación:

Si se ve en la imagen de arriba en el proceso KDD, se utilizan muchas técnicas y conceptos en el proceso de minería de datos. En este proceso hay varios pasos necesarios para obtener los datos o la información deseada.

El proceso KDD incluye limpieza de datos, integración de datos, selección de datos, transformación, minería de datos, evaluación de patrones y presentación de conocimiento.

Función de minería de datos

La minería de datos tiene muchas funciones. La función principal consta de dos funciones, a saber, la función de descripción y la función de predicción. Pero, básicamente, la minería de datos tiene cuatro funciones básicas, a saber, función de predicción, función de descripción, función de clasificación y función de asociación. Consulte la explicación de las siguientes cuatro funciones:

1. Función de predicción (Predicción)

La función de predicción es un proceso que encontrará un cierto patrón a partir de los datos. El patrón se obtiene a partir de varios tipos de variables contenidas en los datos.

Si el proceso ha obtenido un patrón, entonces estos patrones pueden usarse para predecir otras variables cuyo tipo o valor se desconoce.

Debido a este proceso, se dice que esta función es una función predictiva porque es lo mismo que hacer un análisis predictivo. Esta función de predicción también se puede usar para predecir ciertas variables que no están en los datos.

Para que esta función de predicción pueda brindar comodidad y beneficios a cualquier persona que necesite una predicción que sea lo suficientemente precisa como para hacer que algo importante sea aún mejor.

2. Descripción de la función (Descripción)

La siguiente función es la función de descripción. La función de descripción en la minería de datos es una función para comprender más acerca de los datos que se observan. Con la existencia de un proceso se espera conocer el comportamiento de un dato deseado. Estos datos pueden utilizarse posteriormente para determinar las características de los datos en cuestión.

Al usar la función de descripción de la minería de datos, más tarde puede encontrar un determinado patrón oculto en los datos. En otras palabras, con un patrón repetitivo y valioso, las características de los datos se pueden identificar fácilmente. Esto sin duda proporcionará muchos beneficios y puede aumentar el conocimiento.

3. Función de clasificación (Clasificación)

La siguiente función es la función de clasificación o clasificación. La función de clasificación en minería de datos significa que los datos existentes serán procesados ​​para luego encontrar un modelo o función particular que describa el concepto o clase de datos. La función o modelo separará cada dato en un determinado grupo.

Estos grupos de datos se pueden usar más tarde para predecir la tendencia de los datos en el futuro. La clasificación o agrupación de datos también puede facilitarle al propietario de los datos la búsqueda de los datos que necesita.

4. Función de asociación

La siguiente función es la función de asociación o asociación. La función de asociación o análisis de asociación en minería de datos es un proceso cuyo uso es obtener combinaciones o reglas asociativas a partir de datos. Entonces, los datos existentes se procesarán para obtener información sobre la relación entre las variables.

Para que sea más fácil de entender, aquí hay un ejemplo de un ejemplo. Por ejemplo en el análisis de la compra de bienes en los minimercados. Por ejemplo, cuando se procesaron los datos de compra, resultó que había una relación entre la compra de huevos y la de salsa de soja. Si es probable que el cliente compre huevos y salsa de soya al mismo tiempo, el minimercado puede usar esta información para organizar el diseño de los huevos y la salsa de soya.

La salsa de soya se puede colocar en un estante no lejos de los huevos. O también puede dar una bonificación de salsa de soya por cada compra de huevo o tal vez puede usar otro método, que ilustra claramente la relación entre los huevos y la salsa de soya. Algo como esto definitivamente sería rentable.

Ejemplo de minería de datos

Varios ejemplos o aplicaciones de minería de datos pueden ocurrir en varios sectores. Por ejemplo, el sector empresarial, las finanzas, la gestión, etc. Las siguientes son algunas aplicaciones de minería de datos de varios sectores:

1. Gestión y Análisis de Mercado

Por lo general, la minería de datos en el sector del marketing se utiliza para la gestión de relaciones con los clientes (CRM), el marketing objetivo, la venta cruzada, el análisis de mercado y la segmentación del mercado.

objetivo de marketingPor ejemplo, conseguir un grupo de clientes “modelo” que tenga las mismas características, como nivel de ingresos, intereses, hábitos de consumo, etc. O determine un patrón de compras de los clientes a lo largo del tiempo.
análisis de tráfico de mercado, por ejemplo, encontrar la relación / relación entre las ventas de productos y las predicciones basadas en estas asociaciones.
perfil del cliente, como qué tipo de clientes compran qué productos (clasificación o agrupación).
Análisis de las necesidades del clientePor ejemplo, como identificar qué productos son mejores para varios grupos de clientes, predecir qué factores atraerán a nuevos clientes, información de resumen estadístico (tendencias y variaciones del centro de datos)

2. Gestión de Riesgos y Análisis Corporativo

Por lo general, la aplicación de la minería de datos dentro del sector empresarial se utiliza para la retención de clientes, la predicción, una mejor suscripción, el análisis competitivo y el control de calidad.

Planificación financiera y evaluación de activostales como el análisis y la predicción de flujos de caja, el análisis de derechos contingentes para evaluar activos, el análisis de series transversales y temporales, etc.
Planificación Planificación de recursos, como resumir y comparar recursos y gastos
Competenciacomo monitorear a los competidores y la dirección del mercado, establecer estrategias para establecer precios en mercados altamente competitivos, agrupar a los clientes en clases, etc.

3. Minería de patrones inusuales y detección de fraude

La minería de datos también se utiliza para encontrar y detectar fraudes en un sistema. Mediante el uso de métodos de minería de datos, también se verán millones de transacciones entrantes.

Acercarse, por ejemplo, como agrupamiento y construcción de modelos para fraude, análisis de valores atípicos
Solicitud: servicios de salud, servicios de tarjetas de crédito, telecomunicaciones, industria minorista, lavado de dinero, seguros de automóviles, seguros de salud, etc.

Por lo tanto, este artículo analiza el significado de la minería de datos, junto con sus funciones y ejemplos. Esperemos que este artículo pueda ser útil para usted. Gracias