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Data mining

Conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de estos datos.

¿Para qué sirve el data mining?

Se utilizan para explorar dentro de una base de datos, con el objetivo de encontrar patrones de comportamiento, tendencias o reglas, comprenderlos y transformarlos en información relevante que las empresas e instituciones podrán emplear para implementar mejoras o buscar soluciones y, de esta forma, alcanzar sus metas de negocio.

Técnicas de data mining

  • Asociación o relación: se utilizan los distintos elementos y una transacción concreta para detectar un patrón concreto. Si queremos saber si podemos hacer productos combinados en nuestro e-Commerce, esta técnica de Data Mining nos va a ayudar a saber cuáles son los productos que los usuarios suelen adquirir juntos habitualmente.
  • Clasificación: es posible clasificar elementos o variables en grupos predefinidos previamente. Por eso, se utilizan también estadísticas, árboles de decisión, redes neuronales…
  • Agrupación: es la clasificación de elementos u objetos con características similares. Al desarrollar esta técnica, se definen los grupos de clasificación, que no son predefinidos como en la técnica de clasificación.
  • Predicción: como su propio nombre indica, esta técnica se basa en el uso de los datos, ya sean variables dependientes o independientes, para hacer predicciones de comportamiento.
  • Patrones secuenciales: es muy importante el periodo de tiempo elegido para este análisis de datos. Se usan los datos de transacciones para identificar patrones o tendencias similares, logrando que se pueden comparar periodos de un año a otro e identificar posibles oportunidades de negocio.

Proceso del data mining

  • Definición de objetivos: el primer paso del Data Mining consiste en definir cuál es el objetivo del proceso. Es decir que hay que alinear esta búsqueda de información con los objetivos estratégicos de la empresa. Para lograr una buena definición de objetivos, puedes basarte en metas e indicadores que deban mejorarse.
  • Selección de datos: recopilan, describen y exploran los datos. También identifican los problemas de calidad de los datos. Es muy común hacer un análisis del CRM utilizado en tu empresa y extraer los datos generados para utilizarlos como base para la toma de decisiones.
  • Preparación de datos: consiste en seleccionar solo los datos que se corresponden con el propósito buscado, eliminando aquellos que no tienen potencial para obtener los resultados esperados. En esta fase de preparación de datos, los datos se modifican varias veces. La preparación de los datos para la herramienta de modelado mediante la selección de tablas, registros y atributos, son tareas que suelen realizarse en esta fase.
  • Modelado: metodologías basadas en algoritmos que identificarán los patrones, las correlaciones y harán otros análisis de datos. Se pueden repetir varias veces para cambiar los parámetros hasta que se alcancen los valores óptimos. Cuando se completa la fase final de modelado, se ha construido un modelo de alta calidad.
  • Evaluación de los resultados obtenidos: Si el modelo no satisface las expectativas, vuelve a la fase de modelado y reconstruye el modelo cambiando los parámetros hasta que los valores óptimos son conseguidos. Una vez los parámetros son alcanzados con el modelo, pueden extraer explicaciones del negocio.
  • Uso de información: la última fase es utilizar los conocimientos generados, transformarlos en acciones y, así, resolver problemas y mejorar procesos.

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