¿Qué es el proceso de minería de datos?

El proceso de minería de datos es una herramienta para descubrir patrones estadísticamente significativos en una gran cantidad de datos. Por lo general, implica cinco pasos principales, que incluyen preparación, exploración de datos, construcción de modelos, implementación y revisión. Cada paso del proceso implica un conjunto diferente de técnicas, pero la mayoría usa alguna forma de análisis estadístico.

Antes de que el proceso de minería de datos pueda comenzar, los investigadores suelen establecer objetivos de investigación. Este paso de preparación generalmente determina qué tipos de datos deben estudiarse, qué técnicas de minería de datos deben usarse y qué forma tomarán los resultados. Este paso inicial en el proceso puede ser crucial para recopilar información útil.

El siguiente paso en el proceso de minería de datos es la exploración. Este paso generalmente implica recopilar los datos requeridos de un almacén de información o entidad de recopilación. Luego, los expertos en minería generalmente preparan los conjuntos de datos sin procesar para su análisis. Este paso generalmente consiste en reunir, limpiar, organizar y verificar todos los datos en busca de errores.

Estos datos preparados generalmente ingresan al tercer paso en el proceso de minería de datos, la construcción de modelos. Para lograr esto, los investigadores suelen tomar pequeñas muestras de datos de prueba y aplicarles una variedad de técnicas de minería de datos. El paso de modelado a menudo se usa para determinar el mejor método de análisis estadístico requerido para lograr los resultados deseados.

Existen cuatro técnicas principales que se pueden aplicar en el proceso de minería de datos. El primero es la clasificación, que organiza los datos en grupos o categorías predefinidos. En la segunda técnica, llamada agrupamiento, los investigadores permiten que la computadora organice los datos en grupos, según lo elija. Una tercera técnica de minería de datos busca asociaciones entre variables. El cuarto generalmente busca patrones secuenciales en los datos que pueden usarse para predecir tendencias futuras.

El paso final en el proceso de minería de datos es la implementación. Para hacer esto, las técnicas elegidas en el modelo se aplican al conjunto de datos más grande y se analizan los resultados. El informe que proviene de este paso generalmente muestra los patrones encontrados en todo el proceso, incluidas las clasificaciones, agrupaciones, asociaciones o patrones secuenciales existentes dentro del conjunto de datos.

La revisión es a menudo un paso final importante. Esta fase del proceso generalmente implica repetir modelos de minería con un nuevo conjunto de datos para asegurarse de que el conjunto principal sea representativo de toda la población de datos. Los resultados no pueden predecir tendencias en la población más grande si la muestra de datos no la representa con precisión.