Definición de Minería de datos – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
La minería de datos es un proceso tecnológico que busca descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos para obtener información valiosa y relevante para la toma de decisiones en diversos campos.
Puede entenderse como la tecnología y el software utilizados para buscar patrones de comportamiento en una base de datos. La base fundamental de esto es que estos patrones ayudan en la toma de decisiones. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a conocer los patrones de comportamiento de sus clientes. Por lo que facilitaría la creación de estrategias para aumentar las ventas o reducir costes.
Beneficios de la minería de datos
La ventaja fundamental de este proceso de análisis de datos es la gran cantidad de escenarios de negocio a los que se puede aplicar, por ejemplo tenemos:
- Pronóstico: Previsión de ventas de la empresa.
- Probabilidad: Selección de los mejores clientes para contacto directo por teléfono o e-mail.
- análisis de secuencia: Analizar los productos que han comprado los clientes y comprobar la relación entre ellos.
Etapas de la minería de datos
En el proceso de minería de datos, podemos encontrar cinco etapas:
- Finalidad y recogida de datosR: Primero, debemos centrarnos en qué información queremos recibir. Imaginemos un ejemplo donde un supermercado quiere saber a qué hora del día hay más clientes. Este será el objetivo y la información que el comerciante quiere recibir en este caso.
- Tratamiento y gestión de datosR: Una vez que sabemos qué datos queremos recopilar, los ponemos a trabajar. Este es quizás el paso más difícil del proceso. Pues bien, esto requiere la selección de una muestra representativa sobre la que se realizará el análisis. Una vez elegida la muestra, es necesario analizar qué tipo de variables o modelo de regresión se aplicará a la muestra.
- Selección de modelo: Está muy relacionado con la etapa anterior. Se trata de crear un modelo o algoritmo que nos dé el mejor resultado. Esto requiere un análisis exhaustivo de las variables a incluir en el modelo. Esto se convierte en una tarea compleja ya que dependerá del tipo de información que se esté analizando. Por lo tanto, los mineros de datos realizan varias pruebas del algoritmo, tales como: regresión lineal, árbol de decisión, series de tiempo, red neuronal, etc.
- Análisis y revisión de resultados: Básicamente es el análisis de los resultados para comprobar si tienen una explicación lógica. Una explicación que facilite la toma de decisiones en base a la información que proporcionan los resultados.
- Actualización del modelo: El último paso del proceso será actualizar el modelo. Es muy importante que esto se haga con el tiempo para que no quede obsoleto. Las variables del modelo pueden volverse insignificantes y, por lo tanto, se requiere un seguimiento periódico del modelo.
¿Problemas o dudas? Te ayudamos
Si quieres estar al día, suscríbete a nuestra newsletter y síguenos en Instagram. Si quieres recibir soporte para cualquier duda o problema, no dude en ponerse en contacto con nosotros en info@wikieconomia.org