En el mundo basado en datos actual, las organizaciones generan grandes cantidades de información cada segundo. Pero los datos sin procesar por sí solo no impulsan ideas, ahí es donde entra la minería de datos. Al usar las técnicas correctas, los analistas pueden convertir los datos dispersos en conocimiento procesable. En este blog, lo guiaremos a través de las 7 principales técnicas de minería de datos que cada analista, ya sea un principiante o un profesional experimentado, debería tener en su kit de herramientas.
1. Clasificación
La clasificación es una de las técnicas de minería de datos más utilizadas. Implica clasificar datos en categorías o clases predefinidas. Por ejemplo, clasificar los correos electrónicos como "spam" o "no spam", o clientes como "de alto valor" o "bajo valor". Los algoritmos de aprendizaje automático como árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de vectores de apoyo se usan comúnmente para esto.
Lea también: Cómo aumentar su negocio con la capacitación de análisis de datos
2. Agrupación
A diferencia de la clasificación, la agrupación no depende de etiquetas predefinidas. En cambio, agrupa datos en función de la similitud. Un gran ejemplo es la segmentación del cliente: encontrar patrones entre el comportamiento del cliente para agruparlos en grupos similares para el marketing dirigido. La agrupación es una técnica imprescindible para descubrir patrones ocultos.
3. Aprendizaje de reglas de asociación
Esta técnica se trata de descubrir relaciones entre variables en grandes conjuntos de datos. El ejemplo clásico es el análisis de la canasta de mercado: si un cliente compra pan, es probable que también comprará mantequilla. Herramientas como el algoritmo Apriori ayudan a los analistas a encontrar estas reglas "if-then" que pueden impulsar la colocación del producto y las estrategias de venta cruzada.
4. Análisis de regresión
La regresión ayuda a predecir un resultado continuo basado en las variables de entrada. Se usa comúnmente para el pronóstico, como predecir los números de ventas basados en tendencias pasadas. Entre las 7 principales técnicas de minería de datos, la regresión es particularmente valiosa cuando se trabaja con datos numéricos.
5. Detección de anomalías
También conocida como detección atípica, esta técnica se utiliza para detectar puntos de datos inusuales que no se ajustan al patrón. En finanzas, es útil para detectar fraude; en fabricación, para identificar fallas en los equipos. Atrapar anomalías temprano puede evitar problemas importantes en el futuro.
6. Minería de patrones secuenciales
Este método identifica secuencias recurrentes en los datos. Por ejemplo, un sitio de comercio electrónico podría descubrir que los clientes que ven una página de productos generalmente terminan comprando dentro de los tres días. Esta idea puede ayudar con las promociones o recordatorios de tiempo. Entre las 7 principales técnicas de minería de datos, esta es una opción para el seguimiento del comportamiento.
7. Minería de texto
Por último, pero no menos importante, la minería de texto se centra en extraer ideas de datos de texto no estructurados: piense en revisiones de clientes, comentarios de redes sociales o correos electrónicos. Con el aumento del contenido generado por el usuario, esta técnica es más relevante que nunca.
Pensamientos finales
Dominar las 7 principales técnicas de minería de datos puede mejorar drásticamente la forma en que interpreta y usa datos. Ya sea que esté optimizando las campañas de marketing, el pronóstico de ventas o identificando las tendencias del cliente, estos métodos proporcionan la base para el éxito basado en datos. A medida que los datos continúan creciendo, saber cómo extraerlo de manera efectiva no es solo un agradable de tener, es una necesidad.
¿Listo para poner estas técnicas a funcionar? Comience con poco, experimente con conjuntos de datos reales y vea la diferencia que hacen.
