Mineria de datos

La minería de datos es considerada una etapa dentro de un proceso de extracción de datos, ahora bien más que una etapa es una tecnología compuesta por varias fases que integran varias áreas, la cual por medio de un proceso de exploración y análisis de una manera automática o semiautomática de los datos puede obtener patrones significativos.

Este proceso es el resultado de una gran evolución enel tiempo, partiendo de cuando los datos fueron almacenados por primera vez en computadores hace años, continuando con el mejoramiento en el acceso a los datos y a lo que conocemos hasta ahora, la posibilidad de acceder por parte de los usuarios en tiempo real a los datos. Este proceso que tiene como propósito la identificación del conocimiento atreves del análisis de las bases de datos esta máspresente en las empresas en la actualidad; siendo una herramienta de gran ayuda en la creación de hipótesis con la ayuda de la colección de datos.

La función principal del data mining es la de identificar patrones comprensibles que se encuentren ocultos en las bases de datos exploradas y analizadas, esto gracias a la integración de áreas como la estadística, la inteligencia artificial, lasbases de datos y el procesamiento masivo; el data mining entra a los negocios de modo practico soportado por tres tecnologías las cuales son: recolección de datos, computadores multiprocesos y algoritmos de data mining.

Estas tecnologías-herramientas ayudan al descubrimiento de resultados valiosos e inesperados para el negocio los cuales son vitales en la toma de decisiones.

Teniendo claro quela minería de datos es un procesos y que comprende fases las cuales son el filtrado de datos, la selección de variables, extracción de conocimiento e interpretación y evaluación del mismo; explicando este proceso entendemos que en la minería de datos se parte de una colección de datos, luego se realiza una hipótesis, en la cual se busca que los datos se describan porque son como son, luego sevalida la hipótesis y de ella se dice que puede ser numéricamente significativa pero exploratoriamente invalida; de ahí la importancia de la habilidad que debe tener el minero de datos, quien con frecuencia es un usuario final con poca o ninguna experiencia en programación. Este minero debe utilizar técnicas para descubrir patrones ocultos, algunas de esas técnicas son: la asociación, la clasificaciónneuronal, la clasificación en árbol, el clusterin tanto demográfico como neuronal, entre otras. Su labor principal es la de traducir los requerimientos de información en preguntas apropiadas para su análisis con las herramientas de minería.

La minería de datos entrega cinco tipos de información las cuales son: asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupaciones y pronósticos; estainformación tiene su origen en bases de datos relacionales, data warehouses, data marts o en programas como Excel, acces y demás. Esta información almacenada tiene diferentes fuentes las cuales consolidan y mantienen los datos, hay tres tipos de fuentes diferentes por medio de las cuales podemos obtener información, que luego será conocimiento; estas fuentes son: transaccionales, un ejemplo de ella sonlas operaciones realizadas con tarjeta de crédito, también están las relacionales, que son las estructuras de productos que ofrecen un negocio y por último las demográficas donde vemos las características de grupos, ejemplo las características de una familia.

Dentro de los alcances de la minería de datos, encontramos modelos típicos de esta que permiten agrupar, clasificar y predecir acciones yresultados, algunos de estos modelos son: el clustering, el cual agrupa los clientes según sus indicadores de frecuencia en segmentos de comportamientos homogéneos, luego encontramos la clasificación y estimación, esto es clasificar como su mismo nombre lo dice, a un nuevo cliente de acuerdo a su perfil socio demográfico como cliente: bueno, medio y malo; ayudando a estimar el consumo de un...