Una empresa reúne información sobre ventas, clientes, producción, personal, iniciativas de marketing y mucho más como parte de las operaciones diarias. Por ello, las empresas pueden utilizar técnicas de minería de datos para aumentar el valor de este importante activo corporativo.
Los conocimientos de la minería de datos pueden transformarse en información procesable que una empresa puede utilizar para mejorar el marketing, prever las tendencias de los consumidores, identificar el fraude, filtrar los correos electrónicos, gestionar el riesgo, impulsar las ventas y mejorar las relaciones con los clientes.
En este artículo, descubriremos qué son las técnicas de minería de datos y por qué la minería de datos es esencial en la investigación.
¿Qué son las técnicas de minería de datos?
Las organizaciones utilizan la minería de datos para encontrar patrones en los datos que puedan aportar información sobre sus necesidades operativas. Es necesaria tanto para la inteligencia empresarial como para la ciencia de los datos. Las organizaciones pueden utilizar diversas técnicas de minería de datos para transformar los datos no estructurados en conocimientos que puedan utilizarse.
El objetivo principal de la minería de datos es encontrar correlaciones ocultas, no planificadas y no identificadas previamente pero legítimas en los datos. Se describe como un método para separar los datos valiosos de una enorme colección de datos en bruto.
Esto implica la utilización de uno o más programas informáticos para analizar patrones de datos en conjuntos de datos significativos. La investigación y la ciencia son sólo dos ejemplos de los muchos ámbitos en los que se puede utilizar la minería de datos.
Los datos pueden ser minados utilizando varias técnicas para diversas aplicaciones de la ciencia de datos. La detección de anomalías, que trata de encontrar valores atípicos en los conjuntos de datos, y el reconocimiento de patrones son casos comunes de uso de la minería de datos que son posibles gracias a diversas técnicas.
Los expertos en minería de datos han dedicado sus esfuerzos a mejorar nuestros conocimientos sobre cómo analizar y sacar conclusiones de enormes cantidades de información. Se basan en métodos y tecnologías procedentes de la convergencia de la administración de bases de datos, la estadística y el aprendizaje automático.
Importancia de las técnicas de minería de datos en la investigación
Se utilizan varios métodos para crear modelos que se ajusten a los resultados esperados en función de los objetivos de la empresa en materia de minería de datos.
Los modelos pueden utilizarse para explicar los datos actuales, prever las tendencias futuras o ayudar a identificar anomalías en los datos.
¿Cuáles son las técnicas de minería de datos?
A continuación, hablaremos de varias técnicas de minería de datos para estimar los resultados deseados.
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Clasificación
La clasificación es una de las técnicas de minería de datos más complicadas que requiere poner diferentes atributos en categorías claras. Este método se utiliza para obtener información sobre los datos y los metadatos que es importante y útil, y ayuda a establecer los datos en otros grupos. A continuación, se puede utilizar para sacar más conclusiones o hacer algo más.
Por ejemplo, observa la información sobre las finanzas y las compras de un cliente. Podrías clasificarlos como de «bajo», «medio» o «alto» riesgo crediticio. A continuación, podrías utilizar estas categorías para obtener más información sobre estos clientes.
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Clustering
La agrupación es muy parecida a la clasificación, pero consiste en combinar trozos de datos en función de sus similitudes. Es una forma de encontrar grupos de datos que son similares. Este proceso te ayuda a ver en qué se diferencian y en qué se parecen los datos.
Por ejemplo, puedes dividir a tu público en diferentes grupos en función de la cantidad de dinero que gastan o de la frecuencia con la que compran en tu tienda.
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Seguimiento de patrones
El seguimiento de patrones es una de las formas más básicas de extraer datos. Significa encontrar y vigilar las tendencias o patrones en los datos para sacar conclusiones inteligentes sobre los resultados del negocio. Una vez que una empresa ve una tendencia en sus datos de ventas, tiene una razón para tomar medidas para sacar el máximo provecho de esa información.
Supongamos que se descubre que un producto específico se vende mejor a un grupo concreto de personas que a otros. En ese caso, una organización puede utilizar esta información para fabricar productos o servicios similares o asegurarse de tener más cantidad del producto original para este grupo.
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Asociación
La asociación es similar al rastreo de patrones, pero es más específica para las variables que dependen unas de otras. Esta técnica de minería de datos ayuda a encontrar el vínculo entre dos o más cosas. Encuentra un camino que estaba oculto en el conjunto de datos.
En este caso, buscará eventos o características fuertemente vinculados a otro evento o atributo. Por ejemplo, podrías observar que cuando tus consumidores compran un artículo concreto, suelen comprar un segundo artículo relacionado. Esto es lo que la mayoría de las tiendas online utilizan para la sección «La gente también compró».
Conoce las características de la venta cruzada.
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Detección externa
En muchos casos, no se puede obtener una imagen clara de tu conjunto de datos con sólo mirar la imagen general. Sería de gran ayuda si también detectara anomalías o valores atípicos en tus datos.
Por ejemplo, si casi todos tus compradores son hombres pero hay un gran salto en el número de mujeres compradoras durante una extraña semana de agosto, querrás investigar el salto y averiguar qué lo ha causado para poder repetirlo o aprender más sobre tu audiencia.
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Regresión
La regresión se utiliza para determinar la probabilidad de una variable dada la existencia de otros factores. Identifica y analiza las relaciones de las variables. Determina la probabilidad de una variable dada la presencia de otros factores.
Por ejemplo, se puede utilizar para predecir un precio en función de la oferta, la demanda y la competencia. La regresión te ayuda a encontrar la conexión entre dos (o más) variables en un conjunto de datos.
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Predicción
La predicción es una de las técnicas de minería de datos más potentes porque te permite adivinar qué tipo de datos encontrarás en el futuro. A menudo es necesario observar y comprender los patrones históricos para tener una idea bastante aproximada de lo que ocurrirá en el futuro.
Por ejemplo, puedes mirar el historial de crédito de una persona y lo que ha comprado en el pasado para averiguar si será un riesgo crediticio a largo plazo.
Conclusión
Todas estas técnicas de minería de datos pueden utilizarse para investigar varios ángulos de datos. Con este conocimiento, puedes elegir las mejores técnicas para convertir los datos en hechos que pueden ser utilizados para hacer frente a diversos problemas de la empresa y aumentar los beneficios, satisfacer a los clientes, o ahorrar costos.
Se utilizan diferentes enfoques de minería de datos, dependiendo de los objetivos de la investigación y del tipo de datos. Ahora puedes mejorar tu comprensión de la minería de datos utilizando lo que has estudiado sobre los fundamentos de la minería de datos y la metodología de investigación.
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