Recientemente este concepto, lo escuchamos hablar con más frecuencia consiste en extraer información de una base de datos y transformarla para su posterior uso. Esta extracción de datos se hace mediante un análisis los cuales sale a deducir un patrón. Esta minería puede aplicarse a distintas áreas como mercadeo, ventas, medicina, clima, banca, entre otros.
Ejemplos de cada área
- Mercadeo. Predicción de ventas.
- Ventas. Público meta al que está dirigido cierto producto, fidelidad de clientes a un producto.
- Medicina. Respuestas ante cierto tratamiento médico, pruebas de cierto producto.
- Clima. Predicción del mismo.
- Banca. Aprobación de préstamos, montos, entre otros.
Para realizar este proceso de minería de datos se deben de hacer una serie de preguntas acerca de los datos almacenados. Para realizar esto se beben de seguir una serie de pasos:
- Definir el problema: Se analizan los requerimientos empresariales, a cubrir por el problema, es decir, el ámbito aquí se da una revisión de la base de datos, columnas, tipos de datos y relaciones que existen.
- Preparar los datos: Verificar que los datos tengan el mismo tipo de datos, quitar los datos no validos.
- Explorar los datos: Conocer los datos para la toma de decisiones aquí entra en más detalle los cálculos.
- Generar modelos: Definir cuales columnas se desean utilizar, es decir, crear la estructura de minería de datos. Aquí todavía no se encuentran disponibles los datos ya que todavía no han sido procesados, contiene solo las columnas que servirán de entrada de datos y como se debe de procesar los mismos este proceso es conocido como entrenamiento
- Validar el modelo: Se prueba el modelo para verificar que este funciona de la mejor manera, ya que el mismo debe ser eficaz y preciso.
- Implementar el modelo: Se desarrolla el modelo para ser utilizado en la empresa.
andrey pérez 