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Mineria de Datos

Que es

Es el proceso de hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados.

Como se usa

La minería de datos, como una disciplina compuesta, representa diversos métodos o técnicas que se utilizan en diferentes capacidades analíticas que abordan una gama de necesidades organizacionales, hacen diferentes tipos de preguntas y utilizan diferentes niveles de aportación humana o reglas para llegar a una decisión.

Porque es importante

La minería de datos nos permite:

- Filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en los datos.

- Entender qué es relevante y luego hacer un buen uso de esa información para evaluar resultados probables.

- Acelerar el ritmo de la toma de decisiones informadas

Modelados

Descriptivo

Predictivo

Prescriptivo

Descubre similitudes o agrupaciones compartidas en datos históricos para determinar razones detrás del éxito o el fracaso, como la clasificación de clientes por preferencias de productos o sentimiento.

Este modelado llega más a fondo para clasificar eventos en el futuro o calcular resultados desconocidos – por ejemplo, el uso de evaluación de crédito para determinar la probabilidad de que una persona pague un préstamo.

Con el incremento de los datos no estructurados de la Web, campos de comentarios, libros, correo electrónico, PDFs, audio y otras fuentes de texto, la adopción de la minería de texto como disciplina relacionada con la minería de datos también ha crecido de manera considerable. Necesita la posibilidad de analizar, filtrar y transformar con éxito datos no estructurados para incluirlos en modelos predictivos para mejorar la precisión de las predicciones.

Donde se utiliza

Comunicacion

Seguros

Educacion

Bancos

Las compañías de multimedia y telecomunicaciones pueden utilizar modelos analíticos para entender montañas de datos de clientes, ayudándoles así a predecir el comportamiento de sus clientes y ofrecer campañas altamente dirigidas y relevantes.

Las compañías de seguros pueden resolver problemas complejos concernientes a fraude, cumplimiento, gestión de riesgo y separación de clientes.

La minería de datos ayuda a los educadores a acceder a datos de los estudiantes, a predecir niveles de logro y a detectar estudiantes o grupos de estudiantes que necesitan atención extra.

Ayuda a las compañías de servicios financieros a tener una mejor vista de los riesgos del mercado, a detectar el fraude en menos tiempo, a gestionar las obligaciones de cumplimiento de las regulaciones y a obtener retornos óptimos de sus inversiones en marketing.