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23/06/2022  - Data Science

Todo lo que deberías saber sobre Data Mining

El Data Mining se ha convertido en la forma perfecta de hacer crecer prácticamente cualquier tipo de negocio. La estadística computacional es la base fundamental y sobre ella, se cruzan millones de datos aislados que les permite a las empresas detectar patrones de conducta en sus clientes o hacer predicciones sobre cuál puede ser su comportamiento. En definitiva, el objetivo de la minería de datos es crear nuevas oportunidades de negocio.Se trata de un proceso técnico, automático o semiautomático, con el que se analizan enormes cantidades de información que, a priori, no está “ordenada”, para darle sentido y convertirla en información fiable y práctica. También se encarga de encontrar anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros que permitan una predicción de resultados, para lograr lo que comentábamos antes: detectar y predecir patrones de conducta de los clientes.Si además, unimos el Data Mining con la Analítica, Machine Learning e Inteligencia Artificial, conseguiremos elaborar modelos para descubrir conexiones entre millones de registros. Interesante, ¿verdad?¿Cuáles son las fases de la minería de datos?
  • Como en cualquier otro proceso, debemos empezar la casa por el tejado y para ello, tendremos que saber cuál es el problema y establecer los objetivos.
  • Cuando hayamos analizado los datos, elegiremos el modelo que vamos a usar y adaptar la información. En esta parte del proceso suelen seleccionarse las tablas y atributos, para que todo esté en el formato aceptado por el modelo.
  • Llega el momento de adaptar los datos. Esto puede hacerse en varias ocasiones, cambiando parámetros hasta conseguir los valores óptimos. Es la forma de alcanzar un modelo de alta calidad.
  • Cuando tengamos la base, el análisis y la adaptación de los datos, efectuaremos una evaluación para saber si cumple con nuestras expectativas y, sobre todo, si nos permite alcanzar el objetivo comercial que habíamos marcado. Si después de esta evaluación no lo conseguimos, tendremos que regresar a la fase anterior.
  • En la última fase, exportaremos la información en bases de datos, para que pueda ser leída de un modo sencillo.
Ventajas del Data MiningVale, ya sabes cómo funciona el proceso pero… ¿Cuáles son sus ventajas? Pues las hay, si no, no estaríamos haciéndote perder el tiempo con un post. ¡Vamos a ello!
  • Hacer uso de la minería de datos nos permite analizar bases de datos enormes y obtener información muy valiosa.
  • Nos ofrece resultados muy sencillos a la hora de ser interpretados sin la necesidad de tener extraordinarios conocimientos de ingeniería informática.
  • Otra de las grandes ventajas del Data Mining, es que nos da la posibilidad de analizar el comportamiento de los consumidores. Esto supone un valor importante para las empresas ya que, de este modo, podrá conocerlos mucho mejor y ofrecer productos y servicios mucho más concretos en relación a sus necesidades y gustos.
  • Contar con estadísticas para verificar las predicciones y validar los patrones que hayamos conseguido.
  • Supone, sin duda, abrir una puerta a nuevas oportunidades de negocio.
  • Adelantarse a situaciones de riesgo, identificándolas mediante datos absolutamente verídicos, para establecer las soluciones adecuadas.
Dataminers ¿Cómo formarme?Data Mining y Big Data van de la mano, por eso con la cantidad de información que se maneja en prácticamente cualquier sector (finanzas, salud, marketing, innovación, etc) se requieren cada vez más expertos capaces de manejarla.Este nuevo perfil profesional ofrece grandes oportunidades laborales, ya que las empresas buscan especialistas que formen parte de los procesos de transformación digital de los negocios.Los bootcamps, además de ser la manera más rápida de convertirse en dataminer, también cuentan con la ventaja de ser completos, intensivos, inmersivos, prácticos y preparar a los alumnos para enfrentarse, nada más terminar, al mercado laboral con todas las garantías.¿Te animas? Pregúntanos todas tus dudas y conviértete en un experto en minería de datos.
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