¿Cuáles son los métodos técnicas de minería de datos que existen?

Si documenta extensamente las relaciones con sus clientes del servicio en un sistema CRM (Customer Relationship Management), este es buen caso en el que puede usar la minería de datos.

Puedes buscar patrones en los datos y estos te asistirán a conseguir nuevos clientes del servicio o animar a los clientes del servicio que hace cierto tiempo que no están activos. Aun puede conseguir ideas sobre de qué forma recobrar a los clientes del servicio que ha perdido.

El desarrollo de minería de datos

Un desarrollo común de Data Mining frecuenta tener 4 partes primordiales:

1. Determinación de los objetivos: Desde las pretensiones del cliente y con la orientación de los datos experto en minería.
2. Preprocesamiento de datos: Es la selección y transformación de las bases de datos.
3. Determinación del modelo: Comienza con el análisis estadístico de los datos, y después se efectúa un primer esbozo del diseño de la visualización. En esta etapa, se tienen la posibilidad de usar algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Sabiduría Artificial.
4. Análisis de los desenlaces: Se corrobora la congruencia de los desenlaces y se equipara con los logrados por estadística y visualización gráfica. Asimismo aquí el cliente da su opinión sobre si los desenlaces son noticiosos, útiles y si sirven a sus propósitos iniciales.

¿Qué son los conjuntos de datos?

Un grupo de datos es una compilación de puntos de datos. Comunmente los reciben los científicos de datos como compilaciones de datos aproximadamente organizadas y dispares. El hallazgo de conocimiento (o extracción de datos) es requisito para remover datos inútiles.

En los negocios, la minería de datos es el desarrollo de catalogar información sobre clientes del servicio y emplear herramientas y técnicas útiles para respaldar un fin empresarial o un plan de marketing.

Casos de empleo y ejemplos de minería de datos

La aptitud predictiva de la minería de datos cambió el diseño de las tácticas empresariales. En este momento puedes comprender el presente para anticiparte al futuro. Estos son ciertos casos de empleo y ejemplos de minería de datos en la industria de hoy:

• Marketing. La minería de datos se emplea para examinar bases de datos cada vez mayores y progresar la segmentación del mercado. A través de el análisis de las relaciones entre factores como la edad, el género, los deseos del cliente, etcétera. es viable acertar su accionar para regentar campañas de fidelización adaptadas. La minería de datos en marketing asimismo pronostica qué clientes tienen la posibilidad de darse de baja de un servicio, qué les atrae en función de sus buscas o qué debería integrar una lista de correo para hallar una mayor tasa de contestación.
• El banco. Los bancos usan la minería de datos para comprender mejor los peligros del mercado. Se aplica frecuentemente en las puntuaciones crediticias y en los sistemas capaces antifraude para investigar transferencias de clientes del servicio, transferencias con tarjeta, patrones de compra y datos financieros. La minería de datos asimismo deja a los bancos comprender mejor nuestras opciones o hábitos en línea para mejorar el desempeño de sus campañas de marketing, estudiar el desempeño de los canales de venta o administrar las obligaciones de cumplimiento normativo.
• Educación. La minería de datos favorece a los docentes para entrar a los datos de los alumnos, adivinar los escenarios de desempeño y conseguir alumnos o conjuntos de alumnos que precisan una atención agregada. Por poner un ejemplo, los alumnos que son enclenques en la asignatura de matemáticas.
• Comercio on-line. Los websites de comercio on-line usan la minería de datos para vender cruzadas y acrecentar mediante sus websites.
  
  Entre los nombres mucho más conocidos es Amazon, que emplea técnicas de minería de datos para hallar mucho más clientes del servicio en su tienda de comercio on-line.
• Comercio al por menor. Las tiendas, por servirnos de un ejemplo, usan patrones de compra conjunta para detectar asociaciones de artículos y elegir de qué forma posicionarlos en los corredores y aparadores. La minería de datos asimismo descubre qué promociones son mucho más valoradas por los clientes del servicio o incrementan las ventas en la línea de pago.
• Distribuidores de servicios. Los distribuidores de servicios, como los distribuidores de telefonía móvil inteligente y servicios públicos, usan la minería de datos para adivinar los motivos por los cuales un cliente deja su compañía. Examinan los datos de facturación, las relaciones con el servicio al cliente y las protestas presentadas en la compañía para conceder a cada cliente una puntuación de posibilidad y prestar incentivos.
• Medicina. La extracción de datos deja diagnósticos mucho más precisos. Tener toda la información del tolerante como historias clínicas, exámenes físicos y pautas de régimen deja prescribir tratamientos mucho más efectivos. Asimismo deja una administración mucho más eficiente, eficaz y productivo de los elementos sanitarios a través de la identificación de peligros, predicción de anomalías de la salud en ciertos segmentos de la población o previsión de la duración de los capital hospitalarios. La detección de fraudes y también irregularidades y el fortalecimiento de los vínculos con los pacientes merced a un mejor conocimiento de sus pretensiones, son asimismo virtudes del empleo de la minería de datos en medicina.
• Seguro. La minería de datos contribuye a las aseguradoras a hacer monetizable el valor de sus modelos ahora publicitar novedosas promociones entre sus clientes del servicio nuevos o que ya están.
• Fabricación. Con el apoyo de la minería de datos, los desarrolladores tienen la posibilidad de adivinar el desgaste de los activos de producción. Tienen la posibilidad de predecir el cuidado, lo que les contribuye a reducirlo para reducir el tiempo de inmovilidad.
• Investigación delictiva. La minería de datos contribuye a las agencias de investigación de delitos a desplegar cuerpos policiales (¿dónde es mucho más posible que se generen delitos y cuándo?), a los que buscar en un paso fronterizo, etcétera.
• Televisión y radio. Hay redes que aplican minería de datos en el mismo instante para medir sus audiencias de televisión (IPTV) y de radio en línea. Estos sistemas recogen y examinan, sobre la marcha, información anónima de visualizaciones del canal, emisiones y programación. La minería de datos deja a las redes efectuar sugerencias adaptadas a los oyentes de radio y espectadores de televisión, tal como entender sus intereses y ocupaciones en el mismo instante y entender mejor su accionar. Las redes asimismo consiguen información importante para sus anunciantes, que usan estos datos para orientarse a los clientes del servicio potenciales con mayor precisión.

Agrupación

La agrupación es muy afín a la clasificación, pero radica en conjuntar datos en función de sus semejanzas. Es una manera de hallar conjuntos de datos afines. Este desarrollo le contribuye a ver de qué forma los datos no son iguales y de qué forma son afines.

Por poner un ejemplo, puede dividir a su público en distintas conjuntos dependiendo de la proporción de dinero que gastan o de la continuidad con la que adquieren en su tienda.