¿Cuáles son los diferentes tipos de técnicas de minería de datos?
La minería de datos generalmente se refiere a un método utilizado para analizar datos de una fuente objetivo y componer esa retroalimentación en información útil. Esta información generalmente se usa para ayudar a una organización a reducir costos en un área en particular, aumentar los ingresos o ambos. A menudo facilitado por una aplicación de minería de datos, su objetivo principal es identificar y extraer patrones contenidos en un conjunto de datos dado.
Lo más importante es que las técnicas de minería de datos tienen como objetivo proporcionar información que permita una mejor comprensión de los datos y sus características esenciales. Las empresas y organizaciones pueden emplear muchos tipos diferentes de técnicas de minería de datos. Si bien pueden adoptar un enfoque similar, todos generalmente se esfuerzan por cumplir diferentes objetivos.
El propósito de las técnicas de minería de datos predictivas casi siempre es identificar modelos o patrones estadísticos que pueden utilizarse para predecir una respuesta de interés. Por ejemplo, una institución financiera podría usarlo para identificar qué transacciones tienen la mayor probabilidad de fraude. Esta es la técnica de minería de datos más común y se ha convertido en una herramienta eficiente para la toma de decisiones para empresas medianas y grandes. También ha demostrado ser eficaz para predecir el comportamiento del cliente, categorizar segmentos de clientes y pronosticar varios eventos.
Los modelos de resumen se basan en técnicas de minería de datos que responden en consecuencia a los datos resumidos. Por ejemplo, una organización podría asignar pasajeros de aerolíneas o transacciones con tarjetas de crédito en diferentes grupos en función de sus características extraídas del proceso analítico. Este modelo también puede ayudar a las empresas a obtener una comprensión más profunda de su base de clientes.
Los modelos de asociación tienen en cuenta que ciertos eventos pueden ocurrir juntos de manera regular. Esto podría ser la compra simultánea de elementos como un mouse y un teclado o una secuencia de eventos que condujeron a la falla de un dispositivo de hardware en particular. Los modelos de asociación representan técnicas de minería de datos utilizadas para identificar y caracterizar estas ocurrencias asociadas.
Los modelos de red utilizan técnicas de minería de datos para revelar estructuras de datos en forma de nodos y enlaces. Por ejemplo, una red de fraude organizada podría compilar una lista de números de tarjetas de crédito robadas, y luego dar la vuelta y usarlos para comprar artículos en línea. En esta ilustración, las tarjetas de crédito y los comerciantes en línea representan los nodos, mientras que las transacciones reales actúan como enlaces.
La minería de datos tiene muchos propósitos y puede usarse para obtener ganancias positivas y maliciosas. Cada vez más organizaciones descubren los beneficios de fusionar técnicas de minería de datos para formar modelos híbridos. Estas poderosas combinaciones a menudo resultan en aplicaciones con un rendimiento superior. Al integrar las características clave de diferentes métodos en soluciones híbridas individuales, las organizaciones generalmente pueden superar las limitaciones de los sistemas de estrategia individuales.