keymodels
Minería de datos
¿Cómo puede la minería de datos respaldar la elección o el posicionamiento estratégico?
Contenido
La minería de datos se utiliza a menudo como palabra de moda para una descripción genérica aplicada a cualquier forma de procesamiento de información a gran escala, pero esto no es muy exacto.
La minería de datos a menudo se utiliza de manera vaga para referirse a cualquier procesamiento de datos a gran escala, pero su propósito es más específico: descubrir patrones y relaciones útiles, previamente no reconocidos. El nombre puede resultar engañoso porque el objetivo no es extraer más datos; es convertir los datos en conocimiento validado que mejore una decisión.
Cuándo usarlo
Utilice la minería de datos cuando un conjunto de datos sustancial pueda contener patrones capaces de mejorar la predicción, clasificación, detección o priorización. La información resultante puede reducir costes, respaldar la planificación, cambiar la estrategia y reducir el riesgo de toma de decisiones.
Una asociación descubierta no explica su propia causa. El método puede exponer un patrón, anomalía o dependencia, pero es posible que se necesiten análisis o experimentación adicionales para establecer por qué ocurre y si actuar en consecuencia funcionará.
Las preguntas típicas incluyen:
- ¿Qué características comparten los clientes más rentables?
- ¿Cómo se pueden agrupar los clientes del mercado de relojes inteligentes?
- ¿Qué señales se repiten en transacciones fraudulentas?
- ¿Qué rutas de navegación siguen los usuarios del sitio web?
Orígenes
La minería de datos surgió de la convergencia de estadísticas, sistemas de bases de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. La comunidad de descubrimiento de conocimientos en bases de datos formalizó el campo a través de talleres que comenzaron a finales de los años ochenta. Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro y Padhraic Smyth luego distinguieron la minería de datos (el paso algorítmico de descubrimiento de patrones) del proceso más amplio de selección, preparación, interpretación y despliegue de conocimiento útil.
Qué es
La minería de datos es la exploración automática o semiautomática de datos, a menudo conjuntos de datos comerciales muy grandes, para encontrar patrones, anomalías y dependencias que antes eran desconocidas y potencialmente útiles. Combina técnicas computacionales con juicio de dominio: un patrón debe sobrevivir a la validación y conducir a una acción relevante antes de convertirse en información empresarial.
Acceso con cuenta gratuita
Lee el contenido completo del recurso (artículo).
Crea tu cuenta gratuita de KeyModels para terminar esta artículo, guardarla en tu biblioteca y conservar el progreso de lectura en todos tus dispositivos.