¿Cuál es el objetivo de aplicar data mining?
La minería de datos proporciona incontables virtudes. Ciertos de ellos son:
- Puede aplicarse a varios niveles empresariales distintas.
- Contribuye a administrar y ordenar la información de tu compañía de manera mucho más eficaz.
- Asista a ahorrar costos y tiempo en los procesos de su organización.
- Le contribuye a impedir ocasiones desfavorables futuras basándose en datos reales.
- Al enseñar información clave, ayuda a tomar resoluciones estratégicas.
- Posibilita el saber de los clientes de tu compañía, sus deseos, opciones, hábitos.
- Te contribuye a mejorar tus modelos o servicios dependiendo de la información que te da sobre el accionar en línea de tus clientes del servicio. Esto también le transporta a acrecentar sus ventas.
- Proporciona la oportunidad de desarrollar tácticas para conseguir y captar nuevos clientes del servicio.
- Te deja prosperar la atención al usuario de tu compañía desde la información lograda.
Objetivos del emprendimiento de minería de datos
Una viable síntesis de los objetivos de un emprendimiento de minería de datos sería la próxima:
- Asociación: saber grupo de elementos que con cierta frecuencia se generan en conjunto en el contexto del inconveniente.
- Agrupación: segmentación de una población heterogénea de elementos en una sucesión de conjuntos o clusters mucho más homogéneos.
- Clasificación: radica en investigar las peculiaridades de un nuevo objeto y asignarlo a un grupo finito predefinido de clases.
- Estimación: dado un grupo de datos de entrada, el modelo cree el valor de una cantidad continua ignota.
- Predicción: dado un grupo de datos de entrada, el modelo cree el valor de una intensidad futura.
- Descripción: detallar las peculiaridades de un grupo de elementos con apariencia de asociaciones importantes o causales entre diferentes cambiantes.
- Explicación: saber las causas de una cierta conducta.
Qué es la minería de datos o minería de datos
La definición formal de minería de datos o minería de datos sería: la extracción no trivial de información tácita, ignota antes y probablemente útil para partir datos. Otra forma de explicarlo podría ser: la exploración y análisis -por medios automáticos o semiautomatizados- de enormes proporciones de datos para conocer patrones significativos.
La minería de datos nace con la iniciativa de explotar 2 cosas: la infinita cantidad de datos que se guardaban en campos como el comercio, la banca o la salud, y la capacidad de los recientes ordenadores para llevar a cabo análisis. operaciones sobre estos datos.
Comercio al por menor
Las tiendas —por refererir solo ciertos ejemplos— ponen en práctica patrones de compra conjunta, para detectar asociaciones de modelos y poder tomar una resolución sobre de qué forma posicionarlos en los diferentes corredores.
Además, la minería de datos da la oportunidad de advertir qué promociones tienen una mayor opinión por la parte de los clientes del servicio y incrementa las ventas en la caja registradora.
✅ RapidMiner
Quizá sea 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 proporciona una visualización de datos interesante que provoca que sea simple de emplear y simple de usar. Orange aprende de las opciones de los clientes 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.
