¿Qué es el Data Mining?

El Data Mining es un proceso de clasificación a través de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y establecer relaciones para resolver problemas mediante el análisis de datos. Las herramientas de minería de datos permiten a las empresas predecir tendencias futuras.

En la data mining, las reglas de asociación se crean analizando datos para patrones frecuentes, usando los criterios de soporte y confianza para localizar las relaciones más importantes dentro de los datos. El soporte es la frecuencia con la que aparecen los elementos en la base de datos, mientras que la confianza es el número de veces que las sentencias son exactas.

Las técnicas de data mining se utilizan en muchos áreas de investigación, incluyendo las matemáticas, la cibernética, la genética y el marketing. Existe un tipo de data mining llamado web meaning que se utiliza en la gestión de relaciones con los clientes (CRM) y que aprovecha la gran cantidad de información que se recopila en un sitio web para encontrar patrones en el comportamiento de los usuarios.

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Data Mining y sus metodologías

La minería de datos forma parte del Big Data, ya que trata de gestionar y analizar un conjunto enorme de datos. Se puede aplicar a numerosos ámbitos de estudio y sectores profesionales. En función del objetivo que persigan, los algoritmos del Data Mining pueden realizar tres tipos de analítica: descriptivos, predictivos o prescriptivos.

• Analítica descriptiva. Los algoritmos descriptivos buscan nexos con la finalidad de describir datos. Realizan la toma de una imagen de una realidad concreta para conocer con mayor profundidad la situación de una empresa, un mercado o un sector, entre otros.

• Analítica predictiva. Este tipo de algoritmos utilizan, además de la foto de la situación, datos reales y modelos de comportamiento. Estos permiten predecir cómo evolucionará y cuáles serán las próximas tendencias.

• Analítica prescriptiva. La tecnología empleada en este caso utiliza datos históricos y predicciones extraídas de la analítica predictiva para hacer recomendaciones sobre la toma de decisiones. Estas decisiones se toman de forma automatizada, ya que están basadas en cálculos fiables que combinan la optimización matemática con los sistemas de gestión empresarial. Esto permite reducir los costes e incrementar las ventas.

Aplicación del Data Mining

• Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que la empresa desea bajo la orientación del especialista en Data Mining.
• Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de Data Mining.
• Determinación del modelo. Se comienza realizando análisis estadísticos, luego mediante una visualización gráfica se tiene una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.
• Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los alcanzados a través del análisis estadístico y de visualización gráfica. La empresa determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar en sus próximas decisiones.

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