¿Por qué es importante la minería de datos?

Es muy importante ..

Técnicas de minería de datos

La minería de datos es uno de los métodos más utilizados para extraer información de grandes conjuntos de datos. Existen varias técnicas de minería de datos. La técnica de minería de datos que se use dependerá del problema que intente resolver. Hay toneladas de datos disponibles pero muy poco conocimiento. El mayor desafío es analizar los datos para extraer información significativa que pueda usarse para resolver un problema o para el crecimiento del negocio. Existen potentes herramientas y técnicas disponibles para extraer datos y encontrar información a partir de ellos.

elow es la lista de las técnicas de minería de datos más comunes

Análisis de clasificación

El análisis de clasificación se utiliza para clasificar los datos en diferentes clases. Con la ayuda de un algoritmo avanzado, los datos se pueden clasificar en clases predefinidas y los datos segregados se pueden analizar más a fondo para obtener mejores resultados. El aprendizaje automático hace un uso óptimo del análisis de clasificación y puede entrenar una máquina para segregar datos en función de las condiciones (algoritmos) con los que alimenta las máquinas.

Análisis de regresión

En estadística, el análisis de regresión es el proceso de determinar una relación entre múltiples variables. Puede ayudarlo a comprender la característica de la variable dependiente si cambia el valor de la variable independiente. También le ayuda a determinar si las variables dependen unas de otras y, en caso afirmativo, en qué medida.

Regla de asociación

La regla de asociación es una técnica que puede ayudarlo a encontrar alguna relación interesante entre variables en conjuntos de datos muy grandes. La regla de asociación puede ayudarlo a extraer patrones ocultos en los datos que de otro modo no serían visibles. La industria minorista utiliza la regla de asociación más. Ayuda en el diseño del catálogo, el análisis de datos de la cesta de envío y la agrupación de productos. Los profesionales de TI utilizan la regla de asociación para crear el software capaz de autoaprendizaje (aprendizaje automático).

Hoy en día, la demanda de analistas de datos y científicos de datos es tan alta que las empresas están luchando por cubrir sus puestos vacantes. Habrá una escasez de alrededor de 200,000 científicos de datos solo en los EE. UU. Para 2020. Un científico de datos es el título de trabajo más demandado en el mercado y, según la tendencia, seguirá siéndolo durante las próximas dos décadas.

Si necesita más información sobre minería de datos o ciencia de datos, no dude en llamar al 72270–48673

La minería de datos es un proceso importante para descubrir conocimiento sobre el comportamiento de sus clientes hacia sus ofertas comerciales. Explora los patrones creíbles desconocidos que son importantes para el éxito empresarial.

La minería de datos a menudo ha sido mal entendida; la gente piensa que incluye solo el procesamiento de datos, pero en realidad es mucho más que esto, es decir, cubre herramientas y tecnologías avanzadas.

Según Doug Alexander, de la Universidad de Texas, en realidad se define como el “proceso asistido por computadora de cavar y analizar enormes conjuntos de datos y luego extraer el significado de los datos”.

Con la minería de datos, las organizaciones comerciales pueden tomar decisiones comerciales más precisas e incurrir en más ganancias. Desde negocios, marketing publicitario e introducción de nuevos productos o servicios, y todo lo demás. La minería de datos extrae los resultados para:

• Mejorar la lealtad del cliente.

• Encuentra rentabilidad oculta

• Reduce la pérdida de clientes

La minería de datos ha beneficiado a la mayoría de las empresas con productos que necesitan vender o no; los investigadores médicos usan los datos que son útiles con las vacunas necesarias para desarrollar mediante el análisis de patrones de enfermedad recientes; ayudar a los ingenieros con las carreteras necesita ser construido y mucho más.

Los servicios de minería de datos se han convertido en un proceso integral de cada negocio para obtener una ventaja competitiva en el negocio.

La minería de datos es el proceso de analizar y extraer información de datos sin procesar para obtener información valiosa. Es importante para las grandes empresas y organizaciones realizar predicciones y tomar decisiones. La minería de datos es importante debido a las siguientes razones:

• Para extraer y transferir datos a un almacén de datos
• Para almacenar y administrar datos en una base de datos
• Data Mining facilita a los analistas de negocios y profesionales de TI analizar y acceder a datos
• La minería de datos también es importante para la salud, el marketing y las ventas para mantener un registro de datos
• El comportamiento del cliente puede estudiarse utilizando el proceso de minería de datos

Puede obtener más información valiosa sobre Minería de datos aquí: Minería de datos

La minería de datos se desarrolló para permitir a las personas de negocios realizar descubrimientos útiles a partir de datos de forma independiente, sin depender de un estadístico. Con buenas herramientas, la minería de datos es más rápida y fácil que los métodos tradicionales de análisis de datos, pero los resultados no están necesariamente respaldados por la teoría estadística, por lo que los resultados de la minería de datos requieren pruebas de campo significativas.

La minería de datos no hace nada que no se pueda hacer con otros métodos de análisis de datos; es solo una forma de hacer que el proceso sea más rápido y más accesible. Cuando las personas critican la minería de datos, el problema real es a menudo la recopilación de datos compartidos, en lugar de los métodos particulares utilizados para analizarlos.

He escrito mucho más sobre qué es la minería de datos y su importancia en Data Mining For Dummies.

Una función clave de la minería de datos es encontrar patrones en los datos. Agrupación y clasificación de comportamientos de compra, por ejemplo.

En una zapatería, ¿solo compras los artículos rebajados? ¿Solo artículos de marca / diseñador? ¿Acabas de comprar zapatos o accesorios también? ¿Qué grupo de edad marca la diferencia en los hábitos de compra? Obviamente, hombre / mujer hace la diferencia (¿o sí?)

¿Por qué te importan estos? Conocimientos de marketing. Una vez que obtenga información sobre la base de clientes actuales y nuevos, puede enviar correos electrónicos o cupones de manera más efectiva para atraerlos a comprar más.

Realicé trabajos de consultoría en una empresa de bebidas (cerveza / vino / licores) para ayudar con el análisis de agrupamiento que solían enviar correos electrónicos a los clientes. Tiendo a comprar vinos de gama alta, y su típica notificación por correo electrónico tenía vinos de $ 6- $ 11, lo que fue un desperdicio completo para mí. Escaneé y borré cada vez. Si me enviaran artículos que me interesaran, tal vez habría comprado algo.

La agrupación en clústeres es solo un aspecto de la minería de datos, pero debería ayudarlo a comenzar a comprender el valor.

Tradicionalmente, la minería de datos y el descubrimiento de conocimiento se realizaban manualmente.

A medida que pasó el tiempo, la cantidad de datos en muchos sistemas creció a un tamaño mayor que el terabyte, y ya no se pudo mantener manualmente.

Además, para la existencia exitosa de cualquier negocio, el descubrimiento de patrones subyacentes en los datos se considera esencial.

Como resultado, se desarrollaron varias herramientas de software para descubrir datos ocultos y hacer suposiciones.

Por muchas razones. Desde obtener información sobre los procesos que representan los datos hasta el análisis predictivo. Para más información, lea esto: Minería de datos: ¿por qué es importante? – Observación Baltimore

La importancia de la minería de datos radica en descubrir patrones en los datos que lo llevarán a las percepciones accionables (sin supervisión) o predicciones, basadas en datos históricos (supervisados).