7 Pasos clave en el proceso de mineria de datos

Data Mining Process April 05, 2021

Informacion sobre el proceso de mineria de datos

Despues de la revolucion digital, las empresas tuvieron que recopilar y administrar grandes cantidades de datos para mantener una ventaja competitiva. Aunque la mayoria de los propietarios sabian que el big data era importante, no siempre estaban seguros de como llevar a cabo analisis para responder a las preguntas empresariales. La

analitica y la inteligencia empresarial se han convertido en una ciencia. Equipos de ingenieros, analistas de datos y otros especialistas ayudan a las empresas a ordenar y agregar datos para extraer informacion.

Debido a que las empresas siguen necesitando mineros de datos, el campo crece y evoluciona. Pero, como funciona realmente la mineria de datos? Lea con anticipacion para obtener mas informacion sobre como las empresas utilizan los datos para desarrollar una mayor comprension empresarial de los clientes, las ventas y los resultados finales.

Los 7 pasos en las

empresas de procesos de mineria de datos tienen tantos nuevos datos disponibles para ellos en este mundo digital. Puede ser complicado saber exactamente que fuentes de datos recopilar para alinearse con los objetivos empresariales. Las empresas utilizan la mineria de datos y la inteligencia artificial para mejorar los esfuerzos de recoleccion de datos y extraer informacion util.

Si los especialistas en datos internos utilizan los procesos de mineria adecuados, una organizacion aprende mas sobre las necesidades de los clientes y los habitos de compra. Los lideres empresariales utilizan los resultados de la mineria de datos para aprender de errores pasados, personalizar campanas de marketing y aumentar los beneficios. Pero, como funciona la mineria de datos?

Estos son los 7 pasos clave en el proceso de mineria de datos-

1.

Los equipos de limpieza de datos necesitan primero limpiar todos los datos del proceso para que se alineen con el estandar de la industria. Los datos sucios o incompletos conducen a malas perspectivas y fallas del sistema que cuestan tiempo y dinero. Los ingenieros eliminaran todos los datos impuros de los datos adquiridos por la organizacion.

Utilizan varios metodos diferentes de preprocesamiento y limpieza de datos, dependiendo de los recursos del negocio. Por ejemplo, pueden rellenar manualmente los valores que faltan o utilizar la media de otros datos para rellenar un valor probable. Los equipos tambien utilizaran metodos de creacion de rangos para eliminar datos ruidosos, identificar valores atipicos y resolver cualquier inconsistencia.

2. Integracion de datos

Cuando los mineros de datos combinan diferentes conjuntos de datos y origenes para realizar analisis, se refieren a ella como integracion de datos. Esta es una de las mejores tecnicas de mineria para agilizar todo el proceso de extraccion, transformacion y carga.

Muchos especialistas realizan limpieza adicional de datos dentro de diferentes bases de datos durante esta etapa. Esto elimina aun mas cualquier informacion inconsistente y garantiza la calidad de los datos para que cumpla con los requisitos del negocio. Los especialistas utilizaran herramientas de mineria de datos como Microsoft SQL para integrar datos.

3. Reduccion de datos para la calidad de los datos

Este proceso estandar extrae informacion relevante para el analisis de datos y la evaluacion de patrones. Los ingenieros toman un tamano pequeno de los datos y mantienen su integridad durante la reduccion de datos. Los equipos pueden utilizar redes neuronales u otras formas de aprendizaje automatico durante este proceso de mineria. Las estrategias pueden incluir reduccion de dimensionalidad, reduccion de numerosidad o compresion de datos.

En la reduccion de dimensionalidad, los ingenieros reducen la cantidad de atributos en los datos de analisis. En la reduccion de numerosidad, los equipos reemplazan la cantidad original de datos por una cantidad menor de datos. En la compresion de datos, los ingenieros proporcionan una generalizacion comprimida de los datos recopilados.

4. Transformacion de datos

En este proceso estandar de la industria, los ingenieros transforman los datos en una forma aceptable para alinearse con los objetivos de mineria. Consolidan los datos de preparacion para optimizar los procesos de mineria de datos y facilitan el discernimiento de patrones en el conjunto de datos final.

La transformacion de datos abarca el mapeo de datos y otras tecnicas de ciencia de datos. Las estrategias incluyen suavizar o eliminar el ruido de los datos. Otras tecnicas populares incluyen agregacion, normalizacion o discretizacion.

5.

Las organizaciones de mineria de datos utilizan aplicaciones de mineria de datos para extraer tendencias utiles y optimizar el descubrimiento de conocimientos para generar inteligencia empresarial. Esto solo es posible si una empresa aprovecha al maximo el big data y recopila el tipo correcto de informacion.

Los ingenieros aplican patrones inteligentes a los datos disponibles antes de extraerlos. A continuacion, representan toda la informacion como modelos. Los especialistas utilizan clustering, clasificacion u otras tecnicas de modelado para garantizar la precision.

6. Evaluacion de patrones

Esta es la etapa en la que los ingenieros dejan de trabajar entre bastidores y aportan informacion al mundo real. Los especialistas identificaran cualquier patron util que pueda generar conocimiento empresarial.

Utilizaran sus modelos, datos historicos e informacion en tiempo real para obtener mas informacion sobre clientes, empleados y ventas. Los equipos tambien resumiran los datos de informacion o utilizaran tecnicas de mineria de datos de visualizacion para facilitar su comprension.

7. Representacion de conocimientos en mineria de datos

Por ultimo, los analistas de datos utilizan una combinacion de visualizacion de datos, informes y otras herramientas de mineria para compartir la informacion con otros usuarios. Antes de que comenzara el proceso de mineria de datos, los lideres empresariales comunicaron las metas y los objetivos de comprension de los datos para que los ingenieros supieran que buscar.

Ahora, los analistas pueden compartir sus hallazgos con estos lideres en forma de informes. La mayoria de las empresas utilizan paneles u otras herramientas de inteligencia empresarial para generar informes y extraer informacion de mineros de datos internos. Los propietarios utilizan estos conocimientos para optimizar la toma de decisiones, generar nuevos negocios, eliminar desperdicios y crear mejores campanas publicitarias.

Toma clave del proceso de mineria de datos

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En conclusion, esto es lo que debe saber sobre el proceso de mineria de datos- en

primer lugar, los especialistas necesitan limpiar los datos para eliminar la informacion duplicada o sucia. A continuacion, integran informacion o combinan diferentes fuentes para optimizar los resultados de la mineria. La integracion de datos tambien ayuda a disminuir la cantidad de datos ruidosos o innecesarios.
En la reduccion de datos, los ingenieros extraen informacion relevante para identificar patrones y responder preguntas empresariales. Tambien transforman los datos para que se alineen con los objetivos de mineria. Este proceso se denomina transformacion de datos.
En la mineria de datos, los ingenieros asignan patrones relevantes a cada conjunto de datos antes de extraerlo. A continuacion, generan modelos con tecnicas de agrupamiento o clasificacion.
Los ingenieros luego traen la informacion al mundo real durante la etapa de evaluacion del patron. Extraen patrones, identifican tendencias y lo hacen comprensible para los usuarios. Por ultimo, preparan la informacion para presentarla a las partes interesadas pertinentes. Los propietarios de negocios utilizan informacion sobre mineria de datos para optimizar la toma de decisiones, aumentar las ventas y obtener mas informacion sobre los clientes.