En el entorno competitivo actual, la mayoría de las compañías ofrecen productos y servicios comparables sobre el mismo cliente, debido a que la minería de datos se ha convertido en uno de los dominios investigados para extraer los conocimientos de los datos comerciales compilados. La cantidad de datos aumenta exponencialmente a medida que las industrias crecen a un ritmo más rápido. Con esta gran cantidad de datos, la organización ha implementado herramientas, algoritmos e infraestructura para realizar tareas como comprensión de datos, preparación de datos, modelado y evaluación con el mínimo aporte del analista humano: el papel de la automatización en los pasos de minería de datos varía según los requisitos, como:
La comprensión y preparación de datos necesitan una mayor intervención de los analistas de datos para clasificar los datos en diferentes variables según el dominio de la empresa.
El paso de modelado de la minería de datos involucra varios algoritmos donde la automatización de minería de datos entra en juego. Aquí la aplicación de algoritmos de datos en los conjuntos de datos preparados que incluyen varios valores de parámetros algorítmicos. Este paso resulta de varios modelos predictivos y descriptivos. La automatización de modelado se compone de
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• Reglas de asociación
• Árboles de decisión
• Agrupación
• Máquinas de vectores de soporte
El Paso de evaluación es el último paso para entregar los conocimientos derivados de los datos. En este paso, se realiza una evaluación de los modelos de exploración de datos y modelos predictivos para evaluar las curvas ROC de los modelos y la validación cruzada utilizada para verificar de forma cruzada el resultado derivado de los datos.
La mayoría de las organizaciones subcontratan los servicios de minería de datos a un socio confiable para obtener la información adecuada de los datos del negocio al no perturbar las operaciones centrales del negocio. Antes de contratar a un equipo de profesionales técnicos para la subcontratación de minería de datos, debe considerar algunas cosas.
