Data Mining

En los últimos años, en parte debido al desarrollo de las nuevas tecnologías, el volumen de datos al que se enfrentan las compañías es cada mayor. Pues bien, el aprovechamiento o no de los mismos dependerá fundamentalmente de la capacidad por parte de las empresas de transformar dichos datos en información útil; para ello, se utilizan técnicas de Data Mining. Actualmente, ha adquirido una gran importancia en cuanto a desarrollar estrategias y tomar decisiones racionales en áreas como el Marketing, las Finanzas o la Biotecnología.

Por lo tanto, el Data Mining, también conocido como Minería de Datos, se encarga de extraer información implícita que pueda resultar de utilidad en un conjunto de datos; esta herramienta utiliza un amplio abanico de áreas de conocimiento tales como estadística, inteligencia artificial e informática.

¿Qué técnicas utiliza el Data Mining?

A la hora de analizar un conjunto de datos mediante la Minería de Datos, hay varias técnicas disponibles en función de la naturaleza de dichos datos y de los objetivos perseguidos con el estudio. Dos de las más representativas son.

Redes neuronales

Se trata de un procesamiento automático inspirado en la manera en que funciona el sistema nervioso de los seres humanos. Por lo tanto, consiste en un sistema de neuronas interconectadas en una red que colaboran conjuntamente con el objetivo de producir un determinado estímulo de salida.

Regresión lineal

Una de las técnicas más utilizadas por su sencillez y su rapidez en cuanto al análisis de datos. No obstante, sus resultados son insuficientes cuando se quieren relacionar más de dos variables.

El crecimiento exponencial de la demanda de la Exploración de Datos ha provocado la creación de varias compañías dedicadas al desarrollo de sistemas de software, más o menos complejos, con los que las empresas puedan analizar sus datos automáticamente.

¿Cómo se desarrolla el proceso de Minería de Datos?

1. En primer lugar, se selecciona el conjunto de datos a analizar. El Data Mining “juega” con dos tipos de variables. Por un lado, las objetivo, es decir, aquellas que se quieren calcular o inferir. Y, por otro lado, las independientes, aquellas cuya única función es hacer el cálculo.

2. En segundo lugar, se estudian las propiedades de los datos mediante gráficos, prestando especial atención a los diagramas de dispersión a fin de verificar si hay o no valores atípicos dentro del conjunto de datos.

3. En tercer lugar, se transforma el conjunto de datos de entrada para prepararlo para aplicar la técnica de Data Mining más conveniente en función de las características de los mismos.

4. En cuarto lugar, se selecciona y se aplica la técnica de Minería de Datos más adecuada y se construye el modelo de predicción, clasificación o segmentación.

5. En quinto lugar, se extrae la información del conjunto de datos analizados y se obtienen los patrones de comportamientos estudiados en los valores de las variables.

6. En sexto y último lugar, se interpretan, evalúan y validan los datos para comprobar que las conclusiones que ha arrojado el estudio son válidas.