Data mining ejemplos

Tarea de minería de datos || predictiva y descriptiva

La minería de datos es un proceso de búsqueda de patrones potencialmente útiles a partir de enormes conjuntos de datos. Es una habilidad multidisciplinar que utiliza el aprendizaje automático, la estadística y la IA para extraer información que permita evaluar la probabilidad de eventos futuros. Los conocimientos derivados de la minería de datos se utilizan para el marketing, la detección de fraudes, los descubrimientos científicos, etc.
La minería de datos consiste en descubrir relaciones ocultas, insospechadas y previamente desconocidas pero válidas entre los datos. La minería de datos también se denomina “descubrimiento de conocimientos en los datos” (KDD), “extracción de conocimientos”, “análisis de datos/patrones”, “recolección de información”, etc.

Almacenamiento de datos y minería de datos explicados con ejemplos

Mejorar los datos de la empresa almacenados en enormes bases de datos es uno de los objetivos más conocidos de la minería de datos. Sin embargo, el potencial de las técnicas, los métodos y los ejemplos que se incluyen en la definición de minería de datos va mucho más allá de la simple mejora de los datos. En este artículo nos centramos en el marketing y en lo que puede hacer para promocionar su empresa o negocio, incluso en línea, mediante la minería de datos. En la lista de 10 métodos y ejemplos prácticos, incluimos recursos y enlaces para obtener más información, de modo que todo el mundo pueda aprender más sobre este vasto y cambiante campo. Si aprovecha las técnicas y sigue los ejemplos que le mostramos, podrá potenciar y perfeccionar su estrategia de marketing y diferenciarse de la competencia. ¡Empecemos!
El análisis de clústeres permite identificar un determinado grupo de usuarios en función de características comunes dentro de una base de datos. Estas características pueden incluir la edad, la ubicación geográfica, el nivel de educación, etc. Es una técnica de minería de datos que resulta útil en marketing para segmentar la base de datos y, por ejemplo, enviar una promoción al target adecuado para ese producto o servicio (jóvenes, madres, jubilados, etc.). Las combinaciones de variables son infinitas y hacen que el análisis de clusters sea más o menos selectivo en función de las necesidades de búsqueda.

Cómo funciona la minería de datos

Desde principios de la década de 1960, con la disponibilidad de oráculos para ciertos juegos combinatorios, también llamados bases de mesa (por ejemplo, para el ajedrez 3×3) con cualquier configuración inicial, tablero pequeño de puntos y cajas, tablero pequeño-hex, y ciertos finales de ajedrez, puntos y cajas, y hexágono; se ha abierto una nueva área para la minería de datos. Se trata de la extracción de estrategias utilizables por el ser humano a partir de estos oráculos. Los enfoques actuales de reconocimiento de patrones no parecen adquirir plenamente el alto nivel de abstracción necesario para ser aplicados con éxito. En su lugar, la experimentación exhaustiva con las bases de datos -combinada con un estudio intensivo de las respuestas de las bases de datos a problemas bien diseñados, y con el conocimiento del arte previo (es decir, el conocimiento previo a las bases de datos)- se utiliza para obtener patrones perspicaces. Berlekamp (en puntos y casillas, etc.) y John Nunn (en finales de ajedrez) son ejemplos notables de investigadores que realizan este trabajo, aunque no estaban -ni están- involucrados en la generación de bases de datos.
En el ámbito empresarial, la minería de datos es el análisis de las actividades empresariales históricas, almacenadas como datos estáticos en bases de datos de almacenes de datos. El objetivo es revelar patrones y tendencias ocultas. El software de minería de datos utiliza algoritmos avanzados de reconocimiento de patrones para cribar grandes cantidades de datos y ayudar a descubrir información empresarial estratégica desconocida hasta ahora. Entre los ejemplos de uso de la minería de datos por parte de las empresas se incluyen la realización de análisis de mercado para identificar nuevos paquetes de productos, la búsqueda de la causa raíz de los problemas de fabricación, la prevención del desgaste de los clientes y la adquisición de nuevos clientes, la venta cruzada a los clientes existentes y la elaboración de perfiles de clientes con mayor precisión[1].

Un ejemplo de aplicación de la minería de datos

Hay una gran cantidad de datos en el mercado de las compras, y el usuario necesita gestionar grandes datos utilizando diferentes patrones. El análisis de la cesta de la compra es una técnica de modelización que se utiliza para realizar el análisis. El análisis de la cesta de la compra es una técnica de modelización que se basa en la teoría de que si se compra un grupo de artículos, es más probable que se compre otro grupo de cosas. Esta técnica puede permitir al minorista comprender el comportamiento de compra de un comprador. Mediante el análisis diferencial se pueden comparar los resultados entre diferentes tiendas, entre clientes de diferentes grupos demográficos.
Se supone que se genera una enorme cantidad de datos con las nuevas transacciones en la banca informatizada. La minería de datos puede contribuir a resolver problemas empresariales en la banca y las finanzas mediante la búsqueda de patrones, causalidades y correlaciones en la información empresarial.
En las compras en línea, las empresas de comercio electrónico como Amazon, Flipkart, Snapdeal, Myntra, y muchos más utilizan la minería de datos y la inteligencia empresarial para ofrecer ventas cruzadas y ventas adicionales a través de sus sitios web, que utilizan sofisticadas técnicas de minería para conducir allí, ‘La gente que vio ese producto, también le gustó esto’ funcionalidad. La minería de datos se utiliza para identificar la lealtad de los clientes mediante el análisis de los datos de las actividades de compra del cliente, como los datos de la frecuencia de compra en un período, un valor monetario total de todas las inversiones y cuándo fue la última compra.

Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad