Mineria de datos
La minería de datos, o data mining, es un proceso que utiliza técnicas analíticas avanzadas para descubrir patrones, tendencias y relaciones en grandes volúmenes de datos. Este proceso permite transformar datos sin procesar en información útil y aplicable, lo que resulta esencial para la toma de decisiones en diversas industrias
Que es la minería de datos
La minería de datos se define como el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, ya sea de manera automática o semiautomática. Su objetivo principal es encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de los datos.
A pesar de que el término puede parecer reciente, la minería de datos tiene sus raíces en conceptos más antiguos, como el "data fishing" y la "arqueología de datos", aunque su consolidación ocurrió en las décadas de 1980 y 1990
Proceso de minería de datos
El proceso típico de minería de datos incluye varias etapas:
Recopilación de datos: Captura información de diversas fuentes, como transacciones comerciales, redes sociales y sensores.
Almacenamiento: Los datos se guardan en bases de datos o almacenes de datos (data warehouses).
Análisis: Se aplican algoritmos y técnicas estadísticas para procesar los datos y descubrir patrones ocultos.
Visualización: Los resultados se presentan en formatos comprensibles para facilitar la interpretación y la toma de decisiones
Técnicas utilizadas
Existen diversas técnicas dentro del campo de la minería de datos, entre las cuales destacan:
Minería de reglas de asociación: Busca relaciones entre diferentes conjuntos de datos mediante declaraciones "si-entonces".
Agrupación en clústeres: Agrupa puntos de datos basándose en similitudes sin necesidad de etiquetas predefinidas.
Clasificación: Asigna categorías a los datos basándose en características observadas
La minería de datos tiene aplicaciones en múltiples sectores, incluyendo:
Marketing: Para detectar patrones en el comportamiento del consumidor y mejorar las estrategias publicitarias.
Finanzas: En la detección del fraude y la evaluación del riesgo crediticio.
Salud: Para analizar registros médicos y mejorar la atención al paciente.