¿Cómo hacer un data mining?
Habitamos un planeta cubierto de datos. Toda vez que nos conectamos, hacemos un pago, adquirimos algo o mandamos un mensaje, este se graba y guarda en algún rincón de la nube. En verdad, si tienes un reloj capaz puedes comprender cuántos pasos has dado cada día o tus latidos por minuto. Imagine esta proporción de datos pero multiplicada por todos y cada uno de los navegantes de la web todos los días. ¿Se ha preguntado en algún momento de qué manera las compañías aprovechan estos datos y los usan a su virtud?
Data Science o data science es una especialidad centrada en el análisis de enormes proporciones de datos o Big Data (¿No tienes idea qué es el Big Data?) para obtener información y descubrir patrones, para mejorar de este modo toma de resoluciones . Data Science transforma esta información en valor a través de metodologías interdisciplinarias fundamentadas en herramientas de la informática, la estadística y las matemáticas. Entre las metodologías mucho más importantes es hoy en día la minería de datos.
¿Qué es el Big Data?
BIG DATA se refiere a aquellas enormes proporciones de datos que sobrepasan la aptitud de procesamiento frecuente del programa informático que existe, con lo que es la tecnología con la capacidad de atrapar, administrar y procesar, en un tiempo razonable y de manera veraz, estos datos por medio de un programa que señala patrones así como determinar peculiaridades concretas de los usuarios.
ANÁLISIS DE REREGSIONES PARA HACER PREVISIÓN DE MARKETING
Previsión de futuro es el sueño de cualquier profesional del marketing. Sin sacar la bola de cristal, poseemos junto a nosotros el análisis de regresión, una técnica de data mining merced a la que tenemos la posibilidad de estudiar cambios, prácticas, nivel de satisfacción del cliente y otros componentes relacionados con factores como el presupuesto de una campaña de publicidad o afín. . En el momento en que modifique uno de estos factores, va a tener una gran idea de lo que va a ocurrir con su público de individuos.
Elementos esenciales:
✅ RapidMiner
Quizás la herramienta mucho más usada.
Es de ingreso gratis y es parcialmente simple de usar, ya que no necesita enormes entendimientos de programación. Su punto fuerte es el análisis que predice. RapidMiner está escrito en Java y puede enseñar conexiones de datos, importar tablas de Excel, datos de otras bases de datos, ficheros SPSS y asimismo integra otros programas de minería de datos como WEKA. Es válido para todo el desarrollo de minería de datos, incluyendo la visualización de desenlaces.
Esta herramienta marcha con operadores de clasificación, regresión y agrupación. Asimismo da una visualización de datos interesante que provoca que sea simple de emplear y simple de emplear. Orange aprende de las opciones de los individuos y se comporta consecuentemente, lo que facilita de enorme manera la minería de datos. Existen muchos manuales para ayudar a trabajar con ese programa, lo que es una enorme novedad.
Entendimiento de los datos
Una vez definido la meta, es el instante de determinar los datos. No todos y cada uno de los datos guardados en un servidor o en la nube son correctos para todos y cada uno de los proyectos. Saber los datos adecuados para agarrar ahorra tiempo y elementos.
En esta etapa, se recogen datos de distintas fuentes dependiendo del inconveniente que se aborde. ¿La compañía busca ventas históricas de un producto preciso? ¿El género de tarjeta de crédito usada para efectuar una compra? Si los productos se adquirieron en la tienda o en línea? Cada género de datos puede ser importante o no, según el emprendimiento.
