Data Mining con ejemplos

¿Qué es el data mining?

Podemos definir el data mining o en español la minería de datos como un proceso que consiste en extraer patrones de los datos para luego obtener conocimientos de ellos. O en otras palabras el data mining es un proceso de análisis de datos para extraer información y conocimientos que ayuden a tomar decisiones. La idea básica del data mining es procesar grandes cantidades de datos y encontrar patrones para sacar conclusiones o identificar tendencias.

¿Cuál es la importancia de Data Mining?

La minería de datos es una parte importante del proceso del business intelligence ya que ayuda a las organizaciones a comprender mejor a sus clientes, a predecir su comportamiento de compra y a tomar mejores decisiones sobre productos y servicios. La minería de datos también puede utilizarse para la detección de fraudes y la previsión de acontecimientos futuros, como las tendencias del mercado de valores.

¿Cuáles son las técnicas de Data Mining?

La minería de datos suele implicar el uso de una combinación de métodos, cada uno de los cuales está diseñado para resolver un tipo concreto de problema relacionado con el análisis de datos. La idea clave que subyace a todas las metodologías es que los datos pueden transformarse en información aplicando la analítica para identificar patrones y relaciones en ellos.

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones ocultos a partir de conjuntos de datos, con el objetivo de extraer conocimientos e ideas que puedan utilizarse para construir modelos predictivos.

Existen varias técnicas de minería de datos:

Clustering

En el data mining el clustering es un grupo de técnicas relacionadas que se centran en la identificación de agrupaciones naturales en un conjunto de datos, se ha desarrollado un gran número de técnicas que abordan diferentes tipos de consultas y restricciones, pero todas ellas se encuadran en una de las dos categorías: clustering basado en la densidad o en el modelo.

Los métodos de clustering basados en la densidad se centran en maximizar la densidad dentro de los clusters, mientras que los métodos basados en el modelo se basan en un modelo generativo para explicar cómo se forman los clusters y luego buscan estos patrones en los datos.

La principal ventaja de los métodos basados en la densidad es que pueden utilizarse directamente en grandes conjuntos de datos sin tener que generar ejemplos artificiales, esto los hace especialmente atractivos para las aplicaciones de big data en las que no es factible generar ejemplos artificiales de antemano.

Bagging

El bagging significa Bootstrap Aggregation, que es una forma de aprendizaje de conjunto en la que cada clasificador base se construye a partir de una muestra diferente del conjunto de entrenamiento original (bootstrap). El resultado es una colección de clasificadores base con pesos iguales (lo que no sería cierto si cada clasificador base se construyera utilizando todas las muestras).

Cuando se combinan, estos clasificadores base tienden a dar predicciones más precisas que cualquiera de ellos por separado. Este método también se conoce como bootstrapping o bagging out-of-bag estimates

Árboles de decisión

Los árboles de decisión se utilizan para predecir los valores objetivo de una variable objetivo categórica utilizando variables de entrada continuas. El algoritmo del árbol de decisión crea una estructura similar a la de un árbol que consiste en nodos (o divisiones) que dividen el espacio de características en regiones que cubren colectivamente todos los posibles resultados de la variable objetivo de diferentes maneras. Las hojas representan el valor del resultado real de cada caso u observación.

Redes neuronales

Una red neuronal es una red neuronal artificial (RNA) que intenta modelar el sistema neuronal biológico mediante funciones y cálculos matemáticos. Esta técnica de data mining se han utilizado con éxito en muchos campos, como el diagnóstico médico, la previsión bursátil, los sistemas de control, etc. También pueden utilizarse para problemas de clasificación o regresión en los que se quiere predecir un valor de salida dados unos valores de entrada.

Reglas de asociación

Las reglas de asociación se utilizan ampliamente en áreas como el análisis de la cesta de la compra y la elaboración de perfiles de clientes en tiendas minoristas como Best Buy, Wal-Mart, etc. Las reglas de asociación nos ayudan a entender cómo se comporta la gente cuando compra en estas tiendas utilizando

Redes bayesianas

Las redes bayesianas son modelos gráficos acíclicos dirigidos que pueden utilizarse para representar relaciones complejas entre variables. Las variables se representan mediante nodos, con arcos dirigidos entre ellos, y distribuciones condicionales dadas por las aristas. Las redes bayesianas han tenido éxito en muchos campos, como la estadística y el aprendizaje automático.

Análisis de regresión

El análisis de regresión es un método estadístico para determinar cómo se relacionan una o más variables independientes con una variable dependiente. Nos permite determinar si existe una relación entre dos cosas y, en caso afirmativo, la fuerza de la relación (estimación). También nos muestra si estas relaciones son significativas o no.

Modelización estadística

La modelización estadística es el desarrollo de modelos matemáticos basados en datos extraídos de una población (muestra). Esta definición incluye tanto los procedimientos de inferencia estadística que hacen inferencias sobre una población desconocida utilizando muestras extraídas de esa población como los métodos de predicción estadística que estiman valores futuros basados en registros históricos

Etapas del Data Mining

A continuación se describen cinco pasos que le ayudarán a entender cómo funciona la minería de datos:

Preparación de los datos

En esta etapa, los datos en bruto se recogen de múltiples fuentes. El objetivo de este paso es eliminar los registros duplicados y limpiar el conjunto de datos para poder utilizarlo posteriormente con otros conjuntos de datos, la idea es automatizar este proceso mediante algoritmos como las reglas de asociación o clustering.

Análisis de datos

En este paso, se utilizarán los métodos estadísticos para analizar sus datos y encontrar patrones o tendencias en ellos, además será el momento de aplicar modelos matemáticos, como el análisis de regresión, para predecir los valores futuros basándose en los valores históricos de cada variable individual del conjunto de datos. Este proceso se conoce como modelización predictiva, ya que predice los resultados futuros basándose en el rendimiento pasado.

Modelado

El modelado en el data mining se refieren a la recopilación de datos de múltiples fuentes, incluidas las bases de datos internas y las fuentes externas, como Internet. El objetivo de este paso es construir modelos que puedan predecir el comportamiento futuro basándose en datos históricos.

Interpretación

La interpretación y presentación de los resultados implica examinar los resultados de un modelo para determinar si es útil para las necesidades de su organización. Es posible que tenga que ajustar su modelo antes de poder utilizarlo para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros en su sector o nicho de mercado.

Aplicaciones

Las aplicaciones se refieren a la utilización de los conocimientos recién descubiertos mediante su aplicación en las operaciones comerciales o la estrategia de marketing. Esto puede ser tan sencillo como utilizar la información de las encuestas a los clientes o el historial de compras para comercializar con mayor eficacia o tan complejo como hacer recomendaciones en tiempo real para los clientes en función de su ubicación y nivel de actividad dentro de una aplicación o sitio web.

Beneficios del Data Mining

La minería de datos se utiliza principalmente en marketing, detección de fraudes, análisis financiero e investigación científica, además como dijimos antes, el data mining es fundamental para las aplicaciones de inteligencia empresarial, como las aplicaciones de gestión de las relaciones con los clientes (CRM), la detección de fraudes y el análisis predictivo.

Veamos las principales ventajas de la minería de datos:

• Organización: La minería de datos puede ayudar a organizar los datos en grupos, clústeres o clasificaciones para su análisis. Esto tiene el fin de encontrar respuestas a preguntas como:
  • ¿Qué productos compran los clientes juntos?
  • ¿Cómo toman los clientes sus decisiones de compra?
• Orientación: La minería de datos puede ayudarle a identificar clientes potenciales en función de sus características (edad, nivel de ingresos) e intereses (deportes). A continuación, puede utilizar estas características para crear campañas de marketing dirigidas que serán más eficaces que las campañas de marketing masivo.
• Análisis predictivo: La minería de datos puede predecir las tendencias futuras estudiando las tendencias actuales y los datos históricos sobre cómo han cambiado a lo largo del tiempo. Esto permite a las empresas tomar mejores decisiones sobre qué productos deben desarrollarse a continuación o cuántos recursos deben destinarse a la promoción de una línea de productos específica en lugar de otra que podría no ir tan bien.

Y para resumir estas tres ventajas podemos decir que mejora del servicio al cliente.

El uso de software de minería de datos puede ayudarle a mejorar el servicio al cliente al proporcionar información precisa sobre las necesidades de sus clientes en un momento dado. Por ejemplo, si una empresa vende productos en línea, es posible que desee saber qué productos se venden bien en determinadas épocas del año y cuáles se venden mal para poder ajustar su inventario en consecuencia. La minería de datos le permitirá recopilar este tipo de información de una manera eficiente para que pueda tomar decisiones informadas sobre qué productos deben ser almacenados en sus estantes en cualquier momento del año.

Ejemplos de Data Mining

La minería de datos se utiliza en muchos campos para descubrir nuevos conocimientos que antes eran desconocidos o no eran fácilmente reconocibles por el ser humano. Por ejemplo:

• En marketing, la minería de datos se utiliza para identificar clientes potenciales y predecir los hábitos de compra.
• En las finanzas, puede utilizarse para identificar transacciones fraudulentas y descubrir las tendencias del mercado con fines comerciales.
• En el ámbito de la salud, puede ayudar a determinar qué tratamientos son más eficaces para distintos tipos de pacientes y qué otros tratamientos podrían beneficiarles en función de su composición genética.
• Sistemas de recomendación: utilizan datos sobre lo que la gente ha comprado o visto en el pasado para sugerir otros artículos que podrían gustarles (comercio electrónico).
• Detección y prevención del fraude: uso de modelos estadísticos para detectar anomalías en las transacciones de las tarjetas de crédito, donde mas se utiliza este modelo es en el sector bancario.
• Modelización predictiva: uso de datos históricos para predecir eventos futuros, esto es muy usado por los Ecommercer Manager, hablamos de la previsión de ventas.