Como extensi\u00f3n natural de las exigencias de la era de la informaci\u00f3n, su desarrollo como herramienta se ha ampliado en los \u00faltimos a\u00f1os. Ha proliferado fuera del \u00e1mbito empresarial, abriendo campos como la miner\u00eda de datos cient\u00edficos con fines de investigaci\u00f3n. Veamos qu\u00e9 ofrece.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Miner\u00eda de datos para an\u00e1lisis empresariales<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Los procesos de miner\u00eda de datos pueden ser muy \u00fatiles para diversas actividades empresariales. Sin embargo, primero hay que entender que la miner\u00eda de datos, como concepto, tiene m\u00faltiples t\u00e9cnicas dentro de s\u00ed. He aqu\u00ed algunas de las principales categor\u00edas y la forma en que las empresas las aplican.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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- Clasificaci\u00f3n<\/strong>: Como su nombre indica, se trata del proceso de tomar datos y asignarles categor\u00edas distintas para su uso posterior. Por ejemplo, un minorista de moda puede clasificar sus productos<\/a> en camisas, camisetas, ropa interior, etc. Esto les ayuda a conocer mejor a cada comprador.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
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- Agrupaci\u00f3n<\/strong>: La agrupaci\u00f3n es similar a la t\u00e9cnica anterior, pero las categor\u00edas son m\u00e1s generales. Las tiendas minoristas podr\u00edan agrupar sus datos en ropa de hombre y de mujer, por ejemplo. A continuaci\u00f3n se realiza un an\u00e1lisis factorial y un an\u00e1lisis de conglomerados.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
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- Reglamento de la Asociaci\u00f3n<\/strong>Seguimiento de patrones basados en variables vinculadas. En el caso de los supermercados, ser\u00eda como si alguien comprara dos alimentos que van juntos, por ejemplo, macarrones con queso. La tienda sabr\u00e1 qu\u00e9 hacer con ellos, los pondr\u00e1 m\u00e1s cerca, los pondr\u00e1 juntos en oferta, etc.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
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- An\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/strong>El an\u00e1lisis estad\u00edstico: ayuda en el an\u00e1lisis estad\u00edstico y en las pr\u00e1cticas de extracci\u00f3n de datos mediante la identificaci\u00f3n de variables que se dan conjuntamente. Ayuda a se\u00f1alar probabilidades, determinando las relaciones entre 2 variables. Ejemplo: si aumenta la demanda del bien A, tambi\u00e9n aumentar\u00e1 la demanda del bien B.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
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- Detecci\u00f3n de anomal\u00edas o valores at\u00edpicos<\/strong>: Este investiga el conjunto de datos extra\u00f1o entre la norma. No basta con identificar una tendencia, sino que tambi\u00e9n hay que investigar la media de la mayor\u00eda de las tendencias. Estudia los valores at\u00edpicos y entiende qu\u00e9 los ha causado. Por ejemplo, hay un aumento masivo de hombres que compran dulces que normalmente compran las mujeres. Uno puede deducir err\u00f3neamente que se debe a un cambio de tendencia permanente o puede reconocer que estamos en febrero y San Valent\u00edn est\u00e1 a la vuelta de la esquina.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Miner\u00eda de datos frente a an\u00e1lisis de datos<\/h2>\r\n\r\n\r\n
\r\n![\"Imagen](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/Data-mining-1-700x700.png\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nAunque la miner\u00eda de datos se utiliza en la anal\u00edtica de datos, no son t\u00e9rminos intercambiables. La miner\u00eda de datos es un paso previo. Se trata de utilizar un marco para hacer que los datos sean utilizables. Es el proceso de tomar enormes cantidades de datos en bruto y darles una estructura. La anal\u00edtica de datos tiene reglas y patrones que sigue, mientras que la miner\u00eda (inicialmente) no tiene tales reglas o patrones preexistentes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Tomemos como ejemplo la miner\u00eda de datos de redes sociales frente al an\u00e1lisis de datos de medios sociales. En el primer caso, la recopilaci\u00f3n de datos se realiza de forma masiva. Los datos suelen almacenarse o recuperarse a partir de operaciones avanzadas de almacenamiento de datos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Inteligencia empresarial y an\u00e1lisis predictivo<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Aunque la anal\u00edtica web predictiva est\u00e1 de moda hoy en d\u00eda, las empresas pueden superar estos esfuerzos con la miner\u00eda. Por ejemplo, una empresa podr\u00eda crear en l\u00ednea<\/a> an\u00e1lisis de datos de venta al por menor mediante la consulta de cat\u00e1logos de informaci\u00f3n de compra de diversas tiendas. Esta informaci\u00f3n puede categorizarse para crear un conjunto de datos predictivos para la segmentaci\u00f3n en l\u00ednea y el an\u00e1lisis de datos. cliente<\/a> segmentaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Utilizar el an\u00e1lisis predictivo de datos para captar clientes no es nada nuevo. Instituciones como la Universidad de S\u00eddney los han empleado para diversos fines. Ha ayudado en los procedimientos de matriculaci\u00f3n e incluso en la identificaci\u00f3n de estudiantes con altas posibilidades de aportar dotaciones a la escuela. A la inversa, un an\u00e1lisis puede utilizar la investigaci\u00f3n precategorizada de Google<\/a> o Facebook<\/a> o la anal\u00edtica on-page.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Algunas de las caracter\u00edsticas de la miner\u00eda de datos que la diferencian de la anal\u00edtica son:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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- Cantidades masivas de datos sin categorizar.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Las estructuras de datos son tan complejas que no es posible realizar an\u00e1lisis estad\u00edsticos convencionales<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Los datos suelen ser ruidosos e incompletos.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Los an\u00e1lisis de miner\u00eda de datos pueden ser predictivos o descriptivos.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ejemplos de miner\u00eda de datos en la empresa<\/h2>\r\n\r\n\r\n
\r\n![\"Miner\u00eda](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/stock-1863880_1920-700x467.jpg\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nHay muchos aplicaciones<\/a> de estos procesos. Las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos y segmentaci\u00f3n se emplean desde hace tiempo en decenas de empresas. Los estudios han esbozado sus aplicaciones para la comercializaci\u00f3n multisegmento y el comercio minorista<\/a>. Del mismo modo, el conocimiento de los clientes mediante big data suele basarse en muchos de los m\u00e9todos enumerados aqu\u00ed. Empresas como Cambridge Analytica lo utilizaron en pol\u00e9micas campa\u00f1as electorales.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
An\u00e1lisis de conglomerados marketing<\/a> a menudo se basa en este tipo de datos y, sin la categorizaci\u00f3n que proporciona la miner\u00eda, a menudo puede resultar muy dif\u00edcil. Juntos, estos procesos forman una gama de pr\u00e1cticas avanzadas de segmentaci\u00f3n del mercado en el lado del consumidor para encontrar m\u00e1s compradores. Incluso puede tener capacidades predictivas en t\u00e9rminos de an\u00e1lisis de datos de captaci\u00f3n de clientes y encontrar<\/a> comportamientos deseables.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Los procedimientos de miner\u00eda tambi\u00e9n pueden ayudar a dar forma a estad\u00edsticas no estructuradas a partir de la recuperaci\u00f3n r\u00e1pida de puntos de datos. La recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real puede poner un mont\u00f3n de cifras en tus manos. Sin embargo, dar sentido a una parte de ellos puede perfeccionar el proceso a medida que se produce.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
En la misma l\u00ednea, la creaci\u00f3n de grupos para los datos que recibe a trav\u00e9s de las redes sociales puede ayudarle a rastrear m\u00e1s datos similares si es necesario o permitir an\u00e1lisis predictivos. Esto puede ser preferible a recibir datos aleatorios si buscas variables, grupos objetivo o comportamientos espec\u00edficos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Detecci\u00f3n de anomal\u00edas o valores at\u00edpicos<\/strong>: Este investiga el conjunto de datos extra\u00f1o entre la norma. No basta con identificar una tendencia, sino que tambi\u00e9n hay que investigar la media de la mayor\u00eda de las tendencias. Estudia los valores at\u00edpicos y entiende qu\u00e9 los ha causado. Por ejemplo, hay un aumento masivo de hombres que compran dulces que normalmente compran las mujeres. Uno puede deducir err\u00f3neamente que se debe a un cambio de tendencia permanente o puede reconocer que estamos en febrero y San Valent\u00edn est\u00e1 a la vuelta de la esquina.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- An\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/strong>El an\u00e1lisis estad\u00edstico: ayuda en el an\u00e1lisis estad\u00edstico y en las pr\u00e1cticas de extracci\u00f3n de datos mediante la identificaci\u00f3n de variables que se dan conjuntamente. Ayuda a se\u00f1alar probabilidades, determinando las relaciones entre 2 variables. Ejemplo: si aumenta la demanda del bien A, tambi\u00e9n aumentar\u00e1 la demanda del bien B.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Reglamento de la Asociaci\u00f3n<\/strong>Seguimiento de patrones basados en variables vinculadas. En el caso de los supermercados, ser\u00eda como si alguien comprara dos alimentos que van juntos, por ejemplo, macarrones con queso. La tienda sabr\u00e1 qu\u00e9 hacer con ellos, los pondr\u00e1 m\u00e1s cerca, los pondr\u00e1 juntos en oferta, etc.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Agrupaci\u00f3n<\/strong>: La agrupaci\u00f3n es similar a la t\u00e9cnica anterior, pero las categor\u00edas son m\u00e1s generales. Las tiendas minoristas podr\u00edan agrupar sus datos en ropa de hombre y de mujer, por ejemplo. A continuaci\u00f3n se realiza un an\u00e1lisis factorial y un an\u00e1lisis de conglomerados.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
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