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Minería de datos y modelos predictivos: descubriendo patrones

by Redacción PowerData on mayo 29, 2020

PowerData minería de datos y modelos predictivos

¿Quieres confirmar o descubrir? ¿Conoces la diferencia entre una verificación y un hallazgo? ¿Cuál beneficia más a tu negocio?

La minería de datos y los modelos predictivos son la base del conocimiento empresarial. Su fin es buscar patrones en grandes volúmenes de datos que aporten valor a la organización y a su estrategia. Ahora bien, ¿qué aspectos debemos tener en cuenta?

Hoy en día, la minería de datos se sirve de la inteligencia artificial y del machine learning o aprendizaje automático, lo que potencia su alcance y el impacto que puedan tener los modelos que resultan del entrenamiento de los algoritmos con datos y más datos. Es por ello que siempre partimos de una correcta gestión de datos, para que estos puedan llevarnos al siguiente nivel.

Técnicas de minería de datos y modelos predictivos

Existen dos grandes grupos de técnicas de minería de datos y modelos predictivos: supervisadas y no supervisadas, una clasificación que atiende a tres factores:

  1. Madurez de las aplicaciones.

  2. Uso combinado de datos actuales e históricos.

  3. Potencial de predicción.

Las técnicas de descubrimiento del conocimiento, que son las no supervisadas, sólo se emplean para la descripción y generan información valiosa a través del análisis, la visualización, la agrupación o el estudio de dependencias. Por otro lado, las técnicas supervisadas permiten ir más allá.

PowerData minería de datos y modelos predictivos

Cuando la minería de datos y modelos predictivos se usan en base a un sistema de entrenamiento y prueba es posible detectar desviaciones, segmentar, crear patrones secuenciales, reglas de asociación y clustering. Para ello, basta con poner en marcha dos acciones:

  1. Entrenar al modelo.

  2. Probar el modelo.

Por otro lado, existen tres aspectos de modelado predictivo que deben ser tenidos en cuenta siempre:

  • La muestra de datos: son los datos que se recogen por su representatividad para describir el problema a resolver y que presentan relaciones conocidas entre entradas y salidas.
  • El aprendizaje del modelo: se crea un algoritmo para aplicar a estos datos, con la particularidad de que el modelo creado ha de poder ser utilizado en el futuro una y otra vez.
  • Las predicciones: consisten en la aplicación del modelo que ya ha aprendido con nuevos datos, sobre los que no se conoce previamente el resultado.

PowerData minería de datos y modelos predictivos

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PowerData minería de datos y modelos predictivos

 

No obstante, aunque la aplicación de esta técnica de minería de datos y modelos predictivos puede parecer sencilla, hay que tener en cuenta que existen algunas desventajas potenciales, como las siguientes:

  • Cualquier error en la fase de entrenamiento y prueba se multiplicará más adelante.
  • Puede suceder que la clasificación inicial de datos proporcionada por el analista no sea adecuadamente representativa de toda la población a estudiar, lo que resultaría en desviaciones.
  • El modelo puede ser incapaz de detectar los diferentes tipos de datos que se desvían del conjunto de entrenamiento inicial.
  • A veces, la suposición de que los clusters dentro de los datos no se superponen y que se pueden separar fácilmente, no es correcta.

El descubrimiento de patrones, la elaboración de modelos predictivos, anticiparse a lo que pueda venir, lograr competitividad y hallar una aguja en un pajar son sólo algunas de ventajas de trabajar con minería de datos.

Así, las empresas pueden ser cada vez más efectivas y eficientes en cuanto a las decisiones de negocio que se toman. Eso sí, sin olvidar el punto de partida: una gestión de datos eficaz.

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Topics: Big Data, Business Analytics

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