Minería de datos: definición, técnicas y herramientas

La minería de datos se define como el proceso de filtrar, ordenar y clasificar datos de conjuntos de datos más grandes para revelar patrones y relaciones sutiles, lo que ayuda a las empresas a identificar y resolver problemas comerciales complejos a través del análisis de datos. Este artículo explica la minería de datos en detalle, sus técnicas y las 10 principales herramientas de minería de datos que serán populares en 2022.

La minería de datos se refiere al filtrado, clasificación y clasificación de datos de conjuntos de datos más grandes para revelar patrones y relaciones sutiles, lo que ayuda a las empresas a identificar y resolver problemas comerciales complejos a través del análisis de datos. Las herramientas y técnicas de software de minería de datos permiten a las organizaciones prever las tendencias futuras del mercado y tomar decisiones críticas para el negocio en momentos cruciales..

La minería de datos es un componente esencial de la ciencia de datos que emplea análisis de datos avanzados para obtener información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos. Si profundizamos más, la minería de datos es un ingrediente crucial del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD), donde la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos se llevan a cabo en un nivel fundamental.

Las empresas dependen en gran medida de la minería de datos para emprender iniciativas de análisis en la configuración organizacional. Los datos analizados procedentes de la minería de datos se utilizan para diversas aplicaciones de análisis e inteligencia empresarial (BI), que consideran el análisis de datos en tiempo real junto con algunos datos históricos.

Con prácticas de minería de datos de primer nivel, las empresas pueden elaborar varias estrategias comerciales y gestionar mejor sus operaciones. Esto puede implicar perfeccionar las funciones centradas en el cliente, incluidas publicidad, marketing, ventas, atención al cliente, finanzas, recursos humanos, etc.

La minería de datos también desempeña un papel vital en el manejo de casos de uso críticos para el negocio, como la planificación de la ciberseguridad, la detección de fraudes, la gestión de riesgos y muchos otros. La minería de datos encuentra aplicaciones en sectores verticales de la industria, como la atención médica, la investigación científica, los deportes, los proyectos gubernamentales, etc.

La minería de datos está a cargo predominantemente de un grupo de científicos de datos, profesionales capacitados en BI, grupos de análisis, analistas de negocios, ejecutivos expertos en tecnología y personal con una sólida formación e inclinación hacia el análisis de datos.

Fundamentalmente, el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA), el análisis estadístico y la gestión de datos son elementos cruciales de la minería de datos que son necesarios para examinar, clasificar y preparar los datos para el análisis. Los mejores algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de inteligencia artificial han permitido extraer fácilmente conjuntos de datos masivos, incluidos datos de clientes, registros de transacciones e incluso archivos de registro recopilados de sensores, actuadores, dispositivos de IoT, aplicaciones móviles y servidores.

Etapas clave involucradas en el proceso de minería de datos:

Proceso de minería de datos

La minería de datos es beneficiosa para la mayoría de las empresas principalmente porque puede analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones, relaciones y tendencias ocultos. Los resultados son útiles para el análisis predictivo que ayuda en la planificación estratégica y al mismo tiempo mantiene un balance del escenario empresarial actual.

Beneficios de la minería de datos para las empresas:

La minería de datos desempeña un papel fundamental en la elaboración de planes estratégicos que ayuden a las empresas a obtener mayores beneficios e ingresos comerciales y diferenciarlas de sus competidores.

Ver más: ¿Qué es la inteligencia artificial (IA) restringida? Definición, desafíos y mejores prácticas para 2022

Cada aplicación de ciencia de datos exige una técnica de minería de datos diferente. Una de las técnicas de minería de datos más populares y conocidas que se utilizan incluye el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías. Ambos métodos emplean una combinación de técnicas para extraer datos.

Veamos algunas de las técnicas fundamentales de minería de datos comúnmente utilizadas en todos los sectores verticales de la industria.

La regla de asociación se refiere a declaraciones si-entonces que establecen correlaciones y relaciones entre dos o más elementos de datos. Las correlaciones se evalúan utilizando métricas de soporte y confianza, donde el soporte determina la frecuencia de aparición de elementos de datos dentro del conjunto de datos. Por el contrario, la confianza se relaciona con la precisión de las declaraciones si-entonces.

Por ejemplo, al rastrear el comportamiento de un cliente al comprar artículos en línea, se observa que el cliente generalmente compra galletas cuando compra un paquete de café. En tal caso, la regla de asociación establece la relación entre dos artículos de galletas y paquetes de café, pronosticando así compras futuras cada vez que el cliente agrega el paquete de café al carrito de compras.

La técnica de minería de datos de clasificación clasifica los elementos de datos dentro de un conjunto de datos en diferentes categorías. Por ejemplo, podemos clasificar los vehículos en diferentes categorías, como sedán, hatchback, gasolina, diésel, eléctrico, etc., en función de atributos como la forma del vehículo, el tipo de rueda o incluso el número de asientos. Cuando llega un vehículo nuevo, podemos categorizarlo en varias clases según los atributos identificados del vehículo. Se puede aplicar la misma estrategia de clasificación para clasificar a los clientes según su edad, dirección, historial de compras y grupo social.

Algunos de los ejemplos de métodos de clasificación incluyenárboles de decisión,Clasificadores ingenuos de Bayes, regresión logística, etc.

Las técnicas de minería de datos de agrupamiento agrupan elementos de datos en grupos que comparten características comunes. Podemos agrupar piezas de datos en categorías simplemente identificando uno o más atributos. Algunas de las técnicas de agrupación más conocidas son la agrupación de k-medias, la agrupación jerárquica y los modelos de mezcla gaussiana.

La regresión es una técnica de modelado estadístico que utiliza observaciones previas para predecir nuevos valores de datos. En otras palabras, es un método para determinar relaciones entre elementos de datos basándose en los valores de datos predichos para un conjunto de variables definidas. El clasificador de esta categoría se llama 'Clasificador de valor continuo'.Regresión lineal,La regresión multivariada y los árboles de decisión son ejemplos clave de este tipo.

También se pueden extraer datos secuenciales para determinar patrones, en los que eventos específicos o valores de datos conducen a otros eventos en el futuro. Esta técnica se aplica a datos a largo plazo, ya que el análisis secuencial es clave para identificar tendencias o ocurrencias regulares de ciertos eventos. Por ejemplo, cuando un cliente compra un artículo de comestibles, puede utilizar un patrón secuencial para sugerir o agregar otro artículo a la cesta según el patrón de compra del cliente.

Las redes neuronales técnicamente se refieren a algoritmos que imitan el cerebro humano e intentan replicar su actividad para lograr una meta o tarea deseada. Se utilizan para varias aplicaciones de reconocimiento de patrones que normalmente implican técnicas de aprendizaje profundo. Las redes neuronales son consecuencia de la investigación avanzada sobre aprendizaje automático.

La técnica de minería de datos de predicción se utiliza normalmente para predecir la ocurrencia de un evento, como una falla de maquinaria o una falla en un componente industrial, un evento fraudulento o ganancias de una empresa que cruzan un cierto umbral. Las técnicas de predicción pueden ayudar a analizar tendencias, establecer correlaciones y comparar patrones cuando se combinan con otros métodos de minería. Utilizando esta técnica de minería, los mineros de datos pueden analizar instancias pasadas para pronosticar eventos futuros.

Ver más: ¿Qué es la visión por computadora? Significado, ejemplos y aplicaciones en 2022

Hoy en día, la minería de datos es una de las tecnologías cruciales que las empresas necesitan para prosperar en este mercado dinámico y volátil inclinado al consumo. Aprovecha BI y análisis avanzados que brindan a las organizaciones una visión panorámica de las tendencias cambiantes del mercado, lo que ayuda a una mejor planificación estratégica y una toma de decisiones optimizada.

Según un informe de abril de 2021 de ReportLinker, el mercado mundial de herramientas de minería de datos ascendió a 634,7 millones de dólares en 2020 y se estima que alcanzará los 1.300 millones de dólares en 2027.

Los beneficios de la minería de datos se facilitan a través de herramientas esenciales para la detección de anomalías en modelos, tendencias y patrones analíticos, evitando así la posibilidad de que un sistema se vea comprometido en los peores casos.

Estas son las diez principales herramientas de minería de datos en 2022:

RapidMiner es una plataforma de minería de datos que admite varios algoritmos esenciales paraaprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de textos y análisis predictivo. La herramienta proporciona una función de arrastrar y soltar en su interfaz junto con modelos prediseñados que ayudan a los no expertos a desarrollar flujos de trabajo sin la necesidad de programación explícita en escenarios específicos como la detección de fraude.

Posteriormente, los desarrolladores pueden aprovechar los beneficios de R y Python para crear modelos analíticos que permitan la visualización de tendencias, patrones y valores atípicos. Además, la herramienta cuenta con el respaldo de usuarios activos de la comunidad que siempre están disponibles para recibir ayuda.

Precios: Plataforma de ciencia de datos gratuita y de código abierto, en la que el plan gratuito analiza 10.000 filas de datos.

La herramienta Oracle Data Mining es parte de 'Oracle Advanced Analytics' que crea modelos predictivos y comprende múltiples algoritmos esenciales para tareas como clasificación, regresión, predicción, etc.

Oracle Data Mining permite a las empresas identificar y dirigirse a audiencias potenciales, pronosticar clientes potenciales, clasificar perfiles de clientes e incluso detectar fraudes a medida que ocurren. Además, la comunidad de programadores puede integrar el modelo de análisis en aplicaciones de BI utilizando una API de Java para ver tendencias y patrones complejos.

Precios: Oracle ofrece una prueba gratuita de 30 días a compradores potenciales.

Se sabe que IBM SPSS Modeler acelera el proceso de extracción de datos y visualiza mejor los datos procesados. La herramienta es adecuada para comunidades no programadoras que pueden ejercitar la funcionalidad de arrastrar y soltar de la interfaz para crear modelos predictivos.

La herramienta permite la importación de grandes volúmenes de datos de varias fuentes dispares para revelar patrones y tendencias de datos ocultos. La versión básica de la herramienta funciona con hojas de cálculo y bases de datos relacionales, mientras que las funciones de análisis de texto están disponibles en la versión premium.

Precios: IBM ofrece una prueba gratuita de 30 días.

Weka es una herramienta de aprendizaje automático de código abierto escrita en JavaScript con un marco integrado para varios algoritmos de aprendizaje automático. Ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda. La herramienta ofrece una interfaz fácil de usar con funciones adicionales como clasificación, regresión, agrupación, visualización y mucho más. Permite a los usuarios crear modelos cruciales para probar ideas sin escribir código. Esto requiere un buen conocimiento de los algoritmos utilizados para tales fines para seleccionar correctamente el adecuado.

Las herramientas Weka fueron diseñadas inicialmente para explorar el sector agrícola; sin embargo, hoy en día, investigadores y científicos lo utilizan ampliamente para explorar el sector académico.

Precios: La herramienta está disponible para descargar de forma gratuita con una Licencia Pública General GNU.

KNIME está construido con capacidades de aprendizaje automático y una interfaz intuitiva que hace que el modelado hasta la producción sea mucho más accesible. La herramienta KNIME proporciona componentes prediseñados a los que los no codificadores pueden acceder para desarrollar modelos analíticos sin preocuparse por una sola línea de código.

KNIME admite funciones de integración que la convierten en una plataforma escalable que puede procesar diversos tipos de datos y algoritmos avanzados. Esta herramienta es crucial para desarrollar aplicaciones de análisis e inteligencia empresarial. En finanzas, la herramienta encuentra casos de uso en calificación crediticia, detección de fraude y evaluación de riesgo crediticio.

Precios: KNIME es una plataforma de minería de datos gratuita y de código abierto.

La herramienta de minería de datos H2O incorpora la tecnología de inteligencia artificial a la ciencia y el análisis de datos, haciéndola accesible para todos los usuarios. La herramienta es adecuada para ejecutar varios algoritmos de ML con características que admiten funciones de ML automáticas para la creación y la implementación más rápida de modelos de ML.

H2O ofrece funciones de integración a través de API disponibles en lenguajes de programación estándar y es adecuado para gestionar conjuntos de datos complejos. La herramienta proporciona opciones totalmente administradas y la posibilidad de implementarla en un entorno híbrido.

Precios : H2O es una herramienta de código abierto y de uso gratuito. Sin embargo, las empresas pueden utilizar una versión avanzada pagando por la gestión y el soporte empresarial.

Orange es una herramienta de ciencia de datos adecuada para programar, probar y visualizar flujos de trabajo de minería de datos. Es un software que tiene algoritmos de aprendizaje automático integrados y funciones de minería de texto, lo que lo hace ideal para científicos moleculares y biólogos.

La herramienta proporciona una interfaz intuitiva con funciones gráficas adicionales que hacen que la visualización de datos sea más interactiva, como diagramas de tamiz o gráficos de silueta. Además, la herramienta admite programación visual donde los no expertos en el dominio pueden crear modelos simplemente usando funciones de interfaz de arrastrar y soltar. Al mismo tiempo, los profesionales cualificados pueden confiar en el lenguaje de programación Python para desarrollar modelos.

Precios: Orange es una plataforma gratuita y de código abierto.

Apache Mahout es una herramienta de minería de datos que permite la creación de aplicaciones escalables utilizando prácticas de ML. La herramienta es una plataforma de código abierto diseñada para investigadores y profesionales que pretenden implementar sus propios algoritmos.

Apache Mahout se basa en una base de JavaScript sobre el marco Apache Hadoop, conocido por motores de recomendación, agrupación en clústeres y aplicaciones de clasificación. La herramienta puede manejar grandes conjuntos de datos y es la preferida por empresas como LinkedIn y Yahoo.

Precios : De uso gratuito bajo la licencia Apache. Además, la herramienta encuentra un excelente soporte por parte de una comunidad de usuarios más grande.

SAS Enterprise Miner es una plataforma de minería de datos que ayuda a los profesionales a gestionar mejor los datos al convertir grandes cantidades de datos en información valiosa. La herramienta proporciona una interfaz intuitiva que ayuda a crear modelos analíticos más rápidos y admite varios algoritmos que ayudan en la preparación de datos, esencial para modelos predictivos avanzados.

SAS Enterprise Mining es ideal para empresas que deseen implementardetección de fraudeAplicaciones o aplicaciones que mejoran las tasas de respuesta de los clientes a través de campañas de marketing.

Precios: Ofrece prueba de software gratuita y paquetes de precios personalizados para funciones avanzadas.

Teradata es una herramienta de minería adecuada para empresas que dependen de configuraciones de implementación de múltiples nubes. Dichos marcos pueden acceder fácilmente a bases de datos, lagos de datos e incluso aplicaciones SaaS externas a la empresa. Además, con funciones de implementación sin código, desarrollar modelos de negocio y analizarlos para tomar decisiones informadas se vuelve más manejable.

Teradata está abierto a la implementación en cualquier plataforma de nube pública como AWS, Google y Azure. Los mineros de datos también pueden implementar la herramienta en configuraciones locales o en una nube privada.

Precios : Teradata ofrece un modelo de precios flexible, que se abstiene de cobrar ningún costo inicial. En cambio, ofrece un modelo de pago por uso. Además, la herramienta ofrece una calculadora de precios en el sitio web de la empresa para ayudar a los usuarios a determinar el costo en el que incurrieron o pueden incurrir mientras usan la herramienta.

Ver más: ¿Qué es la regresión logística? Ecuación, supuestos, tipos y mejores prácticas

La minería de datos ha abierto un mar de posibilidades para las empresas al permitirles mejorar y trabajar en sus resultados mediante la identificación de patrones y tendencias en los datos comerciales. Las técnicas de minería benefician a todos los sectores verticales, desde el comercio minorista, las finanzas, la fabricación, los seguros y la atención sanitaria hasta los sectores académico y de entretenimiento.

Con mayores avances y sofisticación en tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la minería de datos se ha vuelto más automatizada, fácil de usar y menos costosa, lo que la hace adecuada para organizaciones y empresas más pequeñas.

Si observamos la progresión tecnológica actual, la minería de datos puede afectar a todos los campos y aplicaciones, desde identificar el billete de avión más barato a la ciudad de Nueva York hasta descubrir nuevos tratamientos médicos para enfermedades desconocidas.

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Investigador de IA