MINERIA DE DATOS 1 1

MINERIA DE DATOS

Definición

La minería de datos puede definirse inicialmente como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos. (Hernandez Orallo, Ramirez Quintana , & Ferri Ramirez , 2004)
La minería de datos puede describirse como “análisis de datos exploratorio”. El propósito es buscar patronesinteresantes en los datos, patrones que pueden usarse para especificar la estrategia del negocio o para identificar comportamientos fuera de lo común (por ejemplo, un incremento súbito en la actividad de una tarjeta de crédito puede indicar que la tarjeta ha sido robada). Las herramientas de minería de datos aplican técnicas estadísticas a una gran cantidad de datos almacenados para buscar patrones. (WesleyLongman, 2001)
Mediante el conocimiento adquirido sobre los clientes, ser capaz de interpretar sus objetivos, expectativas y deseos. Esto es conseguido por la “minería de datos” (data mining), o por “minería de datos dirigida al cliente” (customer centric data mining), que es una colección de técnicas y métodos que facilitan la adquisición y retención de la parte del mercado que cabe a unaempresa.
Analistas en minería de datos desarrollan dos tipos de modelos: predictivos y descriptivos a partir de grandes masas de datos. La minería de datos provee un método automático para descubrir patrones en datos, sin la tendenciosidad y la limitación análisis sustentado meramente en la intuición humana. (Vieira Braga , Ortiz Valencia , & Ramirez Carvajal , 2009)
La minería de datos en los negociosy en el marketing
Se puede definir la minería de datos desde un punto de vista estrecho como el descubrimiento automático de patrones o modelos interesantes y no obvios escondidos en una base de datos, las cuales tienen un gran potencial para contribuir en los aspectos principales del negocio.
Para el análisis de los datos podemos emplear la “estadística clásica”, aunque recientemente se haincorporado en los negocios la utilización de herramientas de la minería de datos. Las razones principales son tres:
La minería de datos ofrece la posibilidad de llevar a cabo un proceso de descubrimiento de información automático. Las técnicas estadísticas “clásicas” requieren generalmente de la delimitación por parte del analista de las variables a considerar, series de datos a incluir y tipo deanálisis a realizar. En definitiva, están sujetas a una idea previa del estadista.
Las herramientas de minería de datos se han diseñado para ser empleadas directamente por decisores o personal del negocio y no necesariamente técnicos. La minería de datos automatiza los procesos estadísticos y por ello, descargan al usuario final de tal tarea.
Desde el punto de vista de productos, las herramientas deminería de datos están preparadas para trabajar con grandes volúmenes de registros, mientras que, generalmente, los paquetes estadísticos clásicos se saturan cuando se introduce gran cantidad de datos para analizar.
(Barreiro Fernandez, Diaz de Castro, Ruzo Sanmartin , & Losada Perez, 2003)

Técnicas de la minería de datos

La minería de datos tiene como objetivo analizar los datos para extraerconocimiento. Este conocimiento puede ser en forma de relaciones, patrones o reglas inferidos de los datos y previamente desconocidos, o bien en forma de una descripción más concisa es decir un resumen de los mismos
Técnicas predictivas: especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería dedatos antes de aceptarlo como válido. (Perez Lopez & Satin Gonzalez, 2008)
Los modelos predictivos pretenden estimar valores futuros o desconocidos de variables de interés que denominamos “variables objetivo o dependientes” usando otras variables de la base de datos, a las que denominamos “variables independientes o predictivas”. Un ejemplo predictivo seria aquel que permite estimar la demanda...