{"id":725864,"date":"2022-12-07T02:00:33","date_gmt":"2022-12-07T10:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=565790"},"modified":"2024-03-09T00:12:06","modified_gmt":"2024-03-09T00:12:06","slug":"tecnicas-de-mineria-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/tecnicas-de-mineria-de-datos\/","title":{"rendered":"T\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos: Qu\u00e9 es e importancia"},"content":{"rendered":"
Una empresa re\u00fane informaci\u00f3n sobre ventas, clientes, producci\u00f3n, personal, iniciativas de marketing y mucho m\u00e1s como parte de las operaciones diarias. Por ello, las empresas pueden utilizar <\/span>t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos<\/b> para aumentar el valor de este importante activo corporativo.\u00a0<\/span><\/p>\n Los conocimientos de la miner\u00eda de datos<\/a> pueden transformarse en informaci\u00f3n procesable que una empresa puede utilizar para mejorar el marketing, prever las tendencias de los consumidores, identificar el fraude, filtrar los correos electr\u00f3nicos, gestionar el riesgo, impulsar las ventas y mejorar las relaciones con los clientes.<\/span><\/p>\n En este art\u00edculo, descubriremos qu\u00e9 son las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos y por qu\u00e9 la miner\u00eda de datos es esencial en la investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Las organizaciones utilizan la miner\u00eda de datos para encontrar patrones en los datos que puedan aportar informaci\u00f3n sobre sus necesidades operativas. Es necesaria tanto para la <\/span>inteligencia empresarial<\/span><\/a> como para la ciencia de los datos. Las organizaciones pueden utilizar diversas t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos para transformar los <\/span>datos no estructurados<\/span><\/a> en conocimientos que puedan utilizarse.<\/span><\/p>\n El objetivo principal de la miner\u00eda de datos es encontrar correlaciones ocultas, no planificadas y no identificadas previamente pero leg\u00edtimas en los datos. Se describe como un m\u00e9todo para separar los datos valiosos de una enorme colecci\u00f3n de datos en bruto.\u00a0<\/span><\/p>\n Esto implica la utilizaci\u00f3n de uno o m\u00e1s programas inform\u00e1ticos para analizar patrones de datos en conjuntos de datos significativos. La investigaci\u00f3n y la ciencia son s\u00f3lo dos ejemplos de los muchos \u00e1mbitos en los que se puede utilizar la miner\u00eda de datos.<\/span><\/p>\n Los datos pueden ser minados utilizando varias t\u00e9cnicas para diversas aplicaciones de la ciencia de datos. La detecci\u00f3n de anomal\u00edas, que trata de encontrar valores at\u00edpicos en los conjuntos de datos, y el reconocimiento de patrones son casos comunes de uso de la miner\u00eda de datos que son posibles gracias a diversas t\u00e9cnicas.<\/span><\/p>\n Los expertos en miner\u00eda de datos han dedicado sus esfuerzos a mejorar nuestros conocimientos sobre c\u00f3mo analizar y sacar conclusiones de enormes cantidades de informaci\u00f3n. Se basan en m\u00e9todos y tecnolog\u00edas procedentes de la convergencia de la administraci\u00f3n de bases de datos, la estad\u00edstica y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n Se utilizan varios m\u00e9todos para crear modelos que se ajusten a los resultados esperados en funci\u00f3n de los objetivos de la empresa en materia de miner\u00eda de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n Los modelos pueden utilizarse para explicar los datos actuales, prever las tendencias futuras o ayudar a identificar anomal\u00edas en los datos.<\/span><\/p>\n A continuaci\u00f3n, hablaremos de varias t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos para estimar los resultados deseados.<\/span><\/p>\n La clasificaci\u00f3n es una de las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos m\u00e1s complicadas que requiere poner diferentes atributos en categor\u00edas claras. Este m\u00e9todo se utiliza para obtener informaci\u00f3n sobre los datos y los metadatos que es importante y \u00fatil, y ayuda a establecer los datos en otros grupos. A continuaci\u00f3n, se puede utilizar para sacar m\u00e1s conclusiones o hacer algo m\u00e1s.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, observa la informaci\u00f3n sobre las finanzas y las compras de un cliente. Podr\u00edas clasificarlos como de “bajo”, “medio” o “alto” riesgo crediticio. A continuaci\u00f3n, podr\u00edas utilizar estas categor\u00edas para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre estos clientes.<\/span><\/p>\n La agrupaci\u00f3n es muy parecida a la clasificaci\u00f3n, pero consiste en combinar trozos de datos en funci\u00f3n de sus similitudes. Es una forma de encontrar grupos de datos que son similares. Este proceso te ayuda a ver en qu\u00e9 se diferencian y en qu\u00e9 se parecen los datos.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, puedes dividir a tu p\u00fablico en diferentes grupos en funci\u00f3n de la cantidad de dinero que gastan o de la frecuencia con la que compran en tu tienda.<\/span><\/p>\n El seguimiento de patrones es una de las formas m\u00e1s b\u00e1sicas 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 raz\u00f3n para tomar medidas para sacar el m\u00e1ximo provecho de esa informaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Supongamos que se descubre que un producto espec\u00edfico se vende mejor a un grupo concreto de personas que a otros. En ese caso, una organizaci\u00f3n puede utilizar esta informaci\u00f3n para fabricar productos o servicios similares o asegurarse de tener m\u00e1s cantidad del producto original para este grupo.<\/span><\/p>\n La asociaci\u00f3n es similar al rastreo de patrones, pero es m\u00e1s espec\u00edfica para las variables que dependen unas de otras. Esta t\u00e9cnica de miner\u00eda de datos ayuda a encontrar el v\u00ednculo entre dos o m\u00e1s cosas. Encuentra un camino que estaba oculto en el conjunto de datos.<\/span><\/p>\n En este caso, buscar\u00e1 eventos o caracter\u00edsticas fuertemente vinculados a otro evento o atributo. Por ejemplo, podr\u00edas observar que cuando tus consumidores compran un art\u00edculo concreto, suelen comprar un segundo art\u00edculo relacionado. Esto es lo que la mayor\u00eda de las tiendas online utilizan para la secci\u00f3n “La gente tambi\u00e9n compr\u00f3”.\u00a0<\/span><\/p>\n Conoce las caracter\u00edsticas de la <\/span>venta cruzada<\/span><\/a>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n En muchos casos, no se puede obtener una imagen clara de tu conjunto de datos con s\u00f3lo mirar la imagen general. Ser\u00eda de gran ayuda si tambi\u00e9n detectara anomal\u00edas o valores at\u00edpicos en tus datos.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, si casi todos tus compradores son hombres pero hay un gran salto en el n\u00famero de mujeres compradoras durante una extra\u00f1a semana de agosto, querr\u00e1s investigar el salto y averiguar qu\u00e9 lo ha causado para poder repetirlo o aprender m\u00e1s sobre tu audiencia.<\/span><\/p>\n La regresi\u00f3n 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.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, se puede utilizar para predecir un precio en funci\u00f3n de la oferta, la demanda y la competencia. La regresi\u00f3n te ayuda a encontrar la conexi\u00f3n entre dos (o m\u00e1s) variables en un conjunto de datos.<\/span><\/p>\n La predicci\u00f3n es una de las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos m\u00e1s potentes porque te permite adivinar qu\u00e9 tipo de datos encontrar\u00e1s en el futuro. A menudo es necesario observar y comprender los patrones hist\u00f3ricos para tener una idea bastante aproximada de lo que ocurrir\u00e1 en el futuro.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, puedes mirar el historial de cr\u00e9dito de una persona y lo que ha comprado en el pasado para averiguar si ser\u00e1 un riesgo crediticio a largo plazo.<\/span><\/p>\n Todas estas t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos pueden utilizarse para investigar varios \u00e1ngulos de datos. Con este conocimiento, puedes elegir las mejores t\u00e9cnicas 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.<\/span><\/p>\n Se utilizan diferentes enfoques de miner\u00eda de datos, dependiendo de los objetivos de la investigaci\u00f3n y del tipo de datos. Ahora puedes mejorar tu comprensi\u00f3n de la miner\u00eda de datos utilizando lo que has estudiado sobre los fundamentos de la miner\u00eda de datos y la <\/span>metodolog\u00eda de investigaci\u00f3n<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Si deseas ayuda para realizar una investigaci\u00f3n o un an\u00e1lisis de datos, ponte en contacto con los profesionales de QuestionPro. Podemos guiarte a trav\u00e9s del procedimiento y ayudarlo a maximizar tus datos.<\/span><\/p>\n\u00bfQu\u00e9 son las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos?<\/span><\/h2>\n
Importancia de las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos en la investigaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n
\u00bfCu\u00e1les son las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos?<\/span><\/h2>\n
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Clasificaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Clustering<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Seguimiento de patrones<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Asociaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Detecci\u00f3n externa<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Regresi\u00f3n<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\n
Predicci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n