Data mining: ¿Qué es la minería de datos?

Data mining: ¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos suena bastante autoexplicativa, pero es más complicada de lo que se piensa.

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La minería de datos es más que la simple extracción de datos. También implica convertir los datos en bruto en ideas que puedan utilizarse para tomar decisiones. Y aunque esa definición parece vaga, tiene que serlo porque la minería de datos es un proceso que puede aplicarse a muchas industrias para ayudarlas a trazar un mejor camino hacia el futuro.

Cada día son más las empresas que recurren a la minería de datos porque los datos que almacenamos no dejan de crecer. Aumentó drásticamente cuando los ordenadores de sobremesa se convirtieron en algo habitual en la década de 1980. Luego llegó Internet. Luego, los teléfonos inteligentes hicieron posible que casi todo el mundo generará aún más datos con un ordenador que llevaban consigo.

Y ahora, los dispositivos IoT que recogen constantemente datos sobre el mundo que les rodea están despegando. Actualmente, el volumen total de estos datos se duplica cada año y medio.

En este artículo, veremos lo que hace la minería de datos, los procesos que utiliza para extraer información y patrones, sus beneficios, las industrias que la utilizan y más. A continuación, le mostraremos cómo empezar a explorar la minería de datos por su cuenta.

El proceso de la minería de datos

La minería de datos casi siempre comienza con la recopilación de datos. Estos datos pueden ser extraídos de los registros, registros, análisis de sitios web, datos de clientes y ventas, datos de sensores de IoT, y más.

El tipo de datos disponibles determina qué tipo de información y conocimientos se pueden extraer de ellos. Por lo tanto, el proceso de minería de datos debe planificarse estratégicamente desde el principio para ayudar a una empresa a responder a preguntas, resolver problemas o cumplir objetivos.

Una guía popular entre los científicos de datos para la aplicación de este proceso es el Proceso Estándar de la Industria para la Minería de Datos (o CRISP-DM). El CRISP-DM proporciona un conjunto flexible de pasos generales para los esfuerzos de minería de datos y tiene seis fases. Echemos un vistazo a estas fases.

Comprensión del negocio

Cualquier proceso de minería de datos debe comenzar con un objetivo en mente.

La primera fase de la minería de datos se centra en la comprensión del negocio, sus objetivos, y los requisitos del proyecto. En esta fase, las partes interesadas del negocio ayudan a determinar qué preguntas puede responder la minería de datos o los problemas que puede resolver. Este paso de descubrimiento se convertirá en la base de todos los pasos que siguen.

Comprensión de los datos

Una vez que un proyecto de minería de datos tiene un objetivo y las necesidades del negocio se entienden, es el momento de determinar qué tipo de datos se necesita. A continuación, se recogen los datos y se interpretan.

Estos datos pueden existir en múltiples bases de datos, almacenes de datos y sistemas de archivos, y pueden ser crudos o estructurados. En este paso se determina la forma, la calidad y la ubicación de los datos. También se pueden utilizar herramientas de visualización de datos para identificar cómo aplicar los datos al objetivo.

Preparación de los datos

Una vez comprendidos los datos, es hora de prepararlos para la modelización. Esto suele implicar una cierta limpieza de los datos -cómo abordar los valores que faltan, los formatos incoherentes u otros problemas- para que estos errores en el conjunto de datos no sesguen los resultados.

El siguiente paso en esta fase es transformar los datos en un formato útil, ya que muchos de ellos pueden estar sin procesar. O puede ser necesario convertirlos a otra unidad de medida. Dado que los datos suelen proceder de múltiples fuentes, en esta fase también pueden combinarse en un conjunto de datos unificado.

Modelización

En esta fase, el aprendizaje automático entra en el proceso de extracción de datos. Los científicos de datos determinan qué algoritmos de modelado funcionarán mejor para obtener la información necesaria de los datos.

Las técnicas utilizadas pueden incluir la regresión lineal, el aprendizaje profundo, la agrupación y la clasificación, entre otras. En esta fase, se crearán varios modelos, se probarán, se modificarán y se compararán entre sí para determinar qué modelos funcionarán mejor en función de los datos de prueba.

 Evaluación

Esta fase se basa en la modelización realizada con una evaluación exhaustiva de los resultados de la misma. También se determina su éxito a la hora de responder a las preguntas que la empresa necesita. Es posible que no se hayan tenido en cuenta algunos aspectos al formular la pregunta o al crear los modelos. Por lo tanto, puede ser necesario modificar cualquiera de los dos.

Despliegue

Una vez determinado el mejor modelo, es el momento de desplegarlo en el entorno real. Hasta ahora, todo el proceso se ha realizado en un entorno de pruebas, probablemente con algunos pasos manuales. Esta fase se centra en agilizar ese proceso, de modo que el modelo y cualquier software relacionado con él puedan desplegarse rápidamente en un entorno de producción sin contratiempos.

En esta fase también se establecen los planes de mantenimiento y seguimiento del modelo, y se crea el proceso de entrega de los resultados a las partes interesadas. Los informes pueden entregarse por correo electrónico, visitando una aplicación web, o por algún otro método.

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