La minería de datos describe el procesamiento de grandes cantidades de datos desordenados (Big Data) utilizando métodos matemáticos y estadísticos.

Data Mining – Minería de Datos es una subárea del aprendizaje automático (Machine Learning) y se volvió necesaria debido a las cantidades cada vez mayores de datos en el curso de la digitalización. El principio de la minería de datos trata de identificar conexiones entre conjuntos de datos. Varios métodos se utilizan para esto en la minería de datos.

Data Mining – Minería de Datos

Data Mining – Minería de Datos describe el procesamiento de grandes cantidades de datos desordenados (Big Data) utilizando métodos matemáticos y estadísticos. La minería de datos es una subárea del aprendizaje automático (Machine Learning) y fue creada por las cantidades cada vez mayores de datos en el curso de la digitalización. El principio de Data Mining intenta identificar conexiones entre conjuntos de datos. Varios métodos se utilizan para esto en la minería de datos. Hay clasificación, asociación, segmentación y pronóstico. A través de estos diferentes métodos, se obtiene información estructurada utilizable a partir de conjuntos de datos desordenados.

Cómo funciona Data Mining

La minería de datos utiliza varios métodos matemáticos y estadísticos para generar relaciones a partir de conjuntos de datos. En general, se puede decir que Data Mining utiliza cuatro métodos, y estos también se pueden combinar entre sí.

Existen los métodos de:

  • Clasificación
  • Asociación
  • Segmentación
  • Pronóstico

La clasificación es la asignación de datos a una clase específica. Esta asignación se realiza sobre la base de reglas de decisión. Las clases pueden ser, por ejemplo, la edad o la clase fiscal de las personas.

Con la asociación, las conexiones se verifican de acuerdo con ciertas reglas. Un ejemplo de esto es la frecuencia con la que se compra la combinación de patatas bravas y cervezas en una cervecería con una selección más amplia. Si esta combinación se compra con frecuencia, se puede establecer una regla de asociación entre patatas bravas y cerveza.

La segmentación describe la formación de grupos basados en similitudes. Por ejemplo, considerando a todas las personas en un mercado, se puede formar un segmento para todas las mujeres que llevan un bolso y todos los hombres que leen periódicos.

El pronóstico proporciona información sobre un posible desarrollo futuro. Los desarrollos se pronostican en base a valores pasados o empíricos. Aquí, las suposiciones sobre su posible curso futuro podrían hacerse al observar los precios del mercado de valores.

Ejemplos de minería de datos

En marketing, la minería de datos se utiliza para identificar un público objetivo o un segmento de clientes. Las empresas de medios de comunicación están utilizando Data Mining para brindar a los oyentes de radio y televidentes recomendaciones más personalizadas. La minería de datos respalda la economía de la salud, al permitir que se realicen diagnósticos más precisos al comparar pacientes con pacientes similares.

Minería de datos en el futuro

La tendencia a aumentar el volumen de datos continuará. Esto significa que la minería de datos seguirá siendo necesaria e importante. Las cantidades de datos serán tan grandes que la potencia del procesador requerida para analizar los datos probablemente alcance sus límites.

Fuente:

KI Revolution