¿Que es el data mining? Conoce su objetivo, proceso, técnicas y herramientas

Este mundo internauta no sería nada sin datos. De hecho hay muchos más ordenadores que contienen nuestros datos de lo que creemos. Ahora bien, ¿qué se hace con estos datos? ¿Sirven de algo? Pues sí, sí que sirven y de esto se encarga el data mining. Cuando hablamos de data mining nos referimos a la minería de datos que consiste en la extracción de la información que reside implícitamente en ellos. Esa información era desconocida anteriormente y puede ser de utilidad en algún proceso. En este artículo veremos qué es el data mining, cuál es su objetivo, sus técnicas y herramientas. Es un proceso complejo pero merece la pena conocerlo. ¿Vienes?

👉 ¿Qué es el data mining?

No hay mejor manera de entender un concepto que acercarte a su definición exacta. Por ello te dejamos la definición de data mining que en esta ocasión tomamos de la empresa de nuevas tecnologías Sinnexus:

El data mining o minería de datos es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos de manera automática o semiautomática. El objetivo del data mining es encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Con el significado ya te has hecho una idea de qué va más o menos. Pero no vamos a quedarnos en un nivel tan superficial, por eso en el siguiente apartado veremos las etapas del proceso de data mining.

👉 En qué consiste el proceso de data mining

El proceso data Mining consta de las siguientes etapas:

• Selección del conjunto de datos: se refiere a los datos que se desean predecir, calcular o inferir, que sirven para determinar los cálculos o los procesos.
• Análisis de las propiedades de los datos: son los histogramas, los diagramas de dispersión, los valores atípicos y también la ausencia de datos.
• Transformación del conjunto de datos de entrada: se realiza en función del análisis previo para poder prepararlo y aplicarlo a la técnica de minería de datos que mejor se adapte a la información que se desea analizar. A este proceso también se lo conoce como preprocesamiento de los datos.
• Selección y aplicación de la técnica de minería de datos: aquí es cuando se construye el modelo que permitirá realizar la predicción, la clasificación o la segmentación de la información.
• Extracción de conocimiento: se realiza mediante una técnica de minería de datos, obteniéndose un modelo de conocimiento que va a representar los patrones de comportamiento.
• Interpretación y evaluación de los datos: se efectúa una vez que se ha obtenido el modelo, comprobando que las conclusiones obtenidas son válidas y satisfactorias.

Pasamos a continuación a ver las técnicas y tecnologías involucradas en el data mining.

👉 Tecnologías del data mining

El data mining se soporta en 3 tipos de tecnologías:

• Recolección masiva de datos.
• Algoritmos propios.
• Ordenadores potentes.

Algunos de los mejores algoritmos del data mining son:

• Árboles de decisión: organizan los datos en elecciones que compiten formando ramas.
• K-means: se basa en el análisis de grupos.
• EM: define parámetros analizando datos y predice la posibilidad de una salida futura o evento aleatorio dentro de los parámetros de dichos datos.
• Máquinas de vectores: toman datos de entrada y predicen cuál de las 2 posibles categorías incluyen esos datos.
• Apriori: controla los datos de transacciones.
• AdaBoost: funciona dentro de otros algoritmos de aprendizaje que anticipan un comportamiento según los datos observados para que sean sensibles a extremos estadísticos.
• PageRank: es el algoritmo base para los motores de búsqueda.
• CART: organiza los datos según opciones que compiten.
• Naive Baye: predice la salida de una identidad basándose en los datos de observaciones conocidas.
• Vecino K más cercano: reconoce patrones en la ubicación de los datos y los asocia con un identificador mayor.

De las tecnologías pasamos a las técnicas.

👉 Técnicas de Data Mining

El data mining se basa en las siguientes técnicas:

• Redes neuronales artificiales: se basan en el comportamiento de las neuronas humanas. Consisten en una serie de unidades, las neuronas artificiales, que se conectan entre sí para transmitirse señales.
• Regla de inducción: consiste en derivar un conjunto de reglas para clarificar casos. Las reglas que se generan son independientes y no tienen por qué formar un árbol. Esta técnica tiene cierta similitud con el árbol de decisiones.
• Algoritmo jerárquico: es un método que busca construir una jerarquía de grupos. Las estrategias para el agrupamiento jerárquico pueden ser de acercamiento ascendente o descendente.
• Agrupamiento o clustering: esta técnica busca encontrar relaciones entre variables descriptivas que no guardan relación con la variable objetivo.

Por otra parte, sabemos que el data mining no podría llevarse a cabo sin software especializado. En la siguiente sección te presentamos algunos de estos softwares.

👉 Herramientas de data mining

Algunas de las mejores herramientas que existen hoy en días para data mining son: RapidMiner, WEKA, Orange, KNIME y SAS. Lo normal es que los usuarios trabajen con varias herramientas.

✅ 1. RapidMiner

Quizá sea la herramienta más utilizada. Es de acceso gratuito y su manejo es relativamente sencillo en cuanto a que no requiere grandes conocimientos de programación. Su punto fuerte son los análisis predictivos. RapidMiner está escrita en Java y puede mostrar las conexiones en los datos, importar tablas de Excel, datos de otras bases, archivos SPSS y también integra otros programas de data mining como WEKA. Vale para todo el proceso de data mining incluyendo la visualización de los resultados.

✅ 2. Orange

Esta herramienta trabaja con operadores para clasificación, regresión y clustering. Además ofrece una visualización de datos atractiva que lo hace entretenido de usar además de sencillo. Orange aprende de las preferencias de los usuarios y se comporta en función de ellas, lo cual simplifica mucho el data mining. Hay muchos tutoriales para atender a trabajar con este software, lo cual es una gran noticia.

✅ 3. WEKA

Es un software de código abierto basado en Java, compatible con Windows, MacOS y Linux y ofrece conexión a bases de datos SQL. Las funciones que realiza son:

• Clasificación de datos, para lo que usa redes de neuronas artificiales.
• Análisis de clústeres.
• Árboles de decisión.
• Análisis de correlación o regresión.
• Algoritmos ID3 o C4.5.

WEKA no es tan fuerte en análisis de clusteres como en otras funciones ya que solo incluye los procedimientos más importantes.

✅ 4. KNIME

KNIME permite descubrir estructuras ocultas de datos y entre sus funciones destaca el análisis integrativo de datos. Aquí permite la integración de muchos procedimientos de aprendizaje automático y data mining. También es muy eficiente en extracción, transformación y carga de datos, así como en su tratamiento previo. Es un software sobre todo orientado al flujo de datos debido a su segmentación en módulos. Se usa especialmente en investigación farmacéutica, inteligencia empresarial y en el sector financiero.

✅ 5. SAS

Es el programa más adecuado para el análisis en el sector de los negocios. También es el más caro con diferencia de los aquí descritos. Presenta visualización interactiva de datos y su tecnología es la mejor en la realización de pronósticos. Además es un software escalable que permite aumentar su eficiencia aumentando sus recursos.

👉 ¿Sueles utilizar la minería de datos en tu negocio?

La minería de datos o  data mining se encarga de la preparación, el sondeo y la exploración de los datos para obtener la información que no se encuentra visible. La utilización de técnicas de minería permite abordar la solución a los inconvenientes que se pueden presentar en la predicción, clasificación y segmentación. Si tienes experiencia en data mining, te animamos a que nos dejes un comentario y nos cuentes en qué te ha ayudado.