Técnicas y herramientas de minería de datos que cambiarán el rumbo de tu negocio
Andrea Flores - 07 Jun 21
Articulo
7 min.
¿Necesitas organizar grandes cantidades de información? Las herramientas de minería de datos serán la solución. Con el desarrollo de la tecnología y la cantidad de información que existe en la red, sería contraproducente analizar nuestra data de forma manual.
En ese sentido, el big data y la minería de datos son actualmente los mejores amigos. Esto se debe a que las herramientas de minería de datos son perfectas para organizar, procesar y analizar toda la información de tu negocio o emprendimiento, aunque esta parezca demasiada.
Para que tengas un panorama claro de las ventajas de la minería de datos, en esta nota conocerás 5 herramientas de minería de datos que te ayudarán en los procesos más complicados de análisis de información. Además, descubrirás cómo funciona la minería de datos y cuáles son las técnicas de minería de datos que puedes aplicar.
¿Estás listo para conocer las mejores técnicas y herramientas de la minería de datos? Ponte cómodo y comencemos.
¿Cómo funciona la minería de datos?
Antes de ir directo a las herramientas de minería de datos, ¿no te parece que debemos ahondar un poco en el funcionamiento de esta ciencia de análisis de información? Así, podrás entender mejor cómo te serán útiles los softwares de minería de datos que te compartiremos líneas abajo.
De acuerdo al significado de minería de datos, este es un conjunto de técnicas que tienen el objetivo de analizar de manera automática toda la data o información que se recopile en las distintas herramientas de minería de datos.
Al hacerlo, sus operadores descubren nuevos conocimientos y patrones, los cuáles se pueden traducir más adelante en estrategias. Entonces, ahora que ya sabes qué es la minería de datos puedes entender lo que esta tecnología puede hacer por ti.
Para entender mejor el proceso de la minería de datos en las empresas, este se puede resumir en 4 etapas. A continuación, te las describimos:
- Creación de conjuntos: selección de los datos que se necesitan.
- Exploración de datos: identificación de la información.
- Preparación de los datos: creación de reglas de segmentación, limpieza de datos, verificación de valores anómalos y gestión de valores perdidos.
- Inicio de las funciones de los algoritmos de las minería de datos.
Se podría decir que el concepto de minería de datos entra en acción en la etapa 4 del proceso, pues las anteriores sirven a modo de purificación o descarte de la información. Puedes darle un vistazo a estos ejemplos de minería de datos para que entiendas a detalle a qué nos referimos.
En la etapa final, se hacen uso de las técnicas de la minería de datos en alguna de las herramientas que se tienen disponibles en el mercado. Hoy en día son cada vez más las empresas que aplican el data mining, o minería de datos en inglés, para mejorar sus procesos y volverse exitosas.
Así que, si quieres triunfar en tu industria a través del correcto análisis de información, ¡no puedes perder de vista las aplicaciones de la minería de datos!
Imagen: Unsplash
5 Herramientas de minería de datos
Ahora, comencemos, sin más preámbulo, con las 5 herramientas de minería de datos que te ayudarán a procesar toda la información de manera correcta. De esta manera, podrás ver el trabajo de la minería de datos en acción.
Toma nota de las siguientes herramientas de minería de datos y, finalizando este apartado, podrás ver cuál de estas te brindaría un mejor resultado para tu caso en particular.
1. Orange
¿Para qué sirve la minería de datos con este programa? Básicamente, la primera de nuestras herramientas de minería de datos te ayudará a concretar lo siguiente:
- Clasificación, regresión y clustering de datos.
- Visualizar los datos de manera atractiva y simple antes de procesarlos.
- Gráficos fáciles de comprender, los cuales incluyen los siguientes: diagramas de dispersión, gráficos de barras, árboles o redes y mapas de calor.
➤ Debes considerar que utiliza los lenguajes de programación C++ y Python.
➤ Existen muchos tutoriales en línea sobre cómo utilizar este programa de minería de datos, lo cual facilita su aprendizaje.
➤ Además, este software de data mining aprende de las preferencias de quién la utiliza y se adapta para proporcionar una mejor experiencia.
2. KNIME
El segundo software en nuestra guía de herramientas de minería de datos es una de los más populares entre los programadores y científicos de datos. Los puntos más destacables del software KNIME en minería de datos son los siguientes:
- 1,000 módulos y paquetes de aplicaciones para procesar datos.
- Permite descubrir estructuras ocultas de información.
- Analizar datos de forma integrada.
- Tratamiento previo de los datos: extracción, transformación y carga.
- Enfoque en el flujo de datos.
➤ Utiliza el lenguaje de programación Java y está desarrollado sobre la plataforma Eclipse.
➤ ¿Buscas un software de minería de datos gratis? Buenas noticias: KNIME cuenta con dos versiones, gratis y de pago.
➤ Si decides optar por la de pago, tendrás funciones adicionales para que puedas aprovechar aún más los beneficios de la minería de datos.
3. SAS
El tercer software en nuestra guía de herramientas de minería de datos es el favorito del sector negocios. De esta manera, el programa SAS en minería de datos suele ser considerado el ideal para las grandes organizaciones.
Sus características esenciales te permitirán aplicar la minería de datos en los negocios, ya que puedes realizar las siguientes acciones:
- Realización de pronósticos con tecnología avanzada.
- Visualización interactiva de los datos.
- Escalabilidad: cuenta con recursos de software para aumentar su eficiencia de manera progresiva.
- Uso de una interfaz gráfica de usuario para quienes no tienen muchos conocimientos técnicos en minería de datos.
➤ Este programa de minería de datos es de pago.
➤ Posee un software de inteligencia empresarial para ayudar a los profesionales que se dedican a la ciencia de datos en la industria de los negocios.
4. WEKA
El cuarto software de nuestra guía de herramientas de minería de datos es un programa de código abierto que surge a mitad de los años noventa.
A través de este software, se pueden aplicar diversas funciones de minería de datos o data mining:
- Análisis de clústeres, de correlación o de regresión.
- Clasificación de datos a través de las redes de neuronas artificiales, árboles de decisión y algoritmos ID3 o C4.5.
➤ Este software de minería de datos es gratis.
➤ Utiliza el lenguaje de programación Java y ofrece conexión a bases de datos con SQL.
➤ Debes tener en cuenta que el análisis de clústeres o clustering en minería de datos no es su fuerte, ya que solo ofrece algunos de los procedimientos más importantes.
➤ No es muy eficiente cuando se trata de analizar grandes cantidades de datos.
5. RapidMiner
El último software de nuestra guía de herramientas de minería de datos es la más utilizada por las startups actualmente. A través de ella, puedes lograr los siguientes objetivos de la minería de datos:
- Análisis de sentimiento o minería de opinión.
- Integración de datos de diversas fuentes como Excel y SPSS.
- Visualización clara de los resultados.
- Preparación de datos antes del análisis mediante la transformación y detección de valores anómalos.
- Optimización de los datos para lograr un procesamiento efectivo y rápido.
- Uso de la función predictiva de la minería de datos: se pueden predecir comportamientos futuros a través de los datos recolectados.
➤ Utiliza el lenguaje de programación Java. ¿ Conoces los códigos de Java? Sin duda, serán esenciales si quieres enfocarte en el data mining en el futuro.
➤ Cuenta con tres módulos: Studio, Server y Radoop, los cuales están especializados en cumplir distintos algoritmos de la minería de datos.
➤ RapidMiner cuenta con una versión gratuita y de pago para sus tres módulos.
➤ No es necesario tener mucho conocimiento en programación para operar esta herramienta de data mining.
Imagen: Unsplash
Técnicas de la minería de datos
¡Muy bien! ¿Qué te ha parecido nuestra guía de herramientas de minería de datos? Como has podido ver, existe un amplio abanico de opciones que puedes aprovechar para aplicar los usos de la minería de datos en tu empresa.
Sin embargo, ¿cuáles son los procedimientos que utilizan las herramientas de minería de datos para llevar a cabo su función? Para que tengas una idea más clara, debes conocer cuáles son las técnicas de la minería de datos.
A continuación, las enumeramos:
1. Agrupamiento o clustering
¿Para qué sirve la minería de datos? A través del clustering, la minería de datos busca encontrar relaciones entre todas las variables del conjunto. El objetivo de este algoritmo de la minería de datos es detectar patrones distintos en la base de datos y agruparlos.
➤ Usualmente, se utilizan criterios de distancia o similitud.
2. Algoritmo jerárquico
Este método de la minería de datos tiene el objetivo de elaborar un orden entre los grupos de datos. El orden puede ser tanto ascendente como descendente, pues es alterable a criterio del usuario.
3. Análisis de regresión
En minería de datos, esta regresión busca encontrar relaciones entre una variable dependientes y una o más variables independientes. El objetivo de este método de minería de datos es realizar una serie de pronósticos sobre la variable dependiente.
4. Análisis predictivo
En este caso, la metodología de la minería de datos se enfoca en realizar predicciones y encontrar tendencias futuras a partir de la información analizada. Debido a que es un análisis complicado, la minería de datos actúa en conjunto con otras disciplinas.
➤ Esta es la función de la minería de datos más valorada por algunas instituciones.
5. Clasificación
El trabajo de la minería de datos, a través de esta técnica, es clasificar los datos en categorías específicas que han sido definidas previamente por el usuario del software.
➤ Se recomienda utilizar los árboles de decisión en la minería de datos para obtener mejores resultados con la técnica de clasificación.
6. Análisis de valores atípicos
La importancia de la minería de datos se ve reflejada en esta técnica pues es la que se encarga de identificar los objetos o variables que no cumplen con las reglas de dependencia determinadas por el conjunto de datos.
➤ Con esta técnica de minería de datos es posible encontrar la causa de las desviaciones.
Imagen: Unsplash
¿Por qué utilizar las técnicas y herramientas de minería de datos?
Ahora que ya sabes cuáles son las herramientas de minería de datos más importantes de la industria, así como las técnicas de data mining, probablemente te estás preguntando por qué deberías usarlas.
En pocas palabras, las herramientas de minería de datos potenciarán en gran medida el rendimiento de tu organización. Esto se logra debido a que, al procesar la información, y no tenerla simplemente acumulada en el almacenamiento de datos, podrás crear estrategias, mejorar procesos y predecir comportamientos futuros.
A través de estas acciones, tu organización o emprendimiento será capaz de amoldarse mejor al entorno en el que se encuentra, lo cual te permitirá aprovechar las oportunidades de manera eficiente.
Para incorporar la minería de datos a tu organización, te recomendamos contactar profesionales capacitados como los científicos de datos, que conocen los procesos de data mining y cómo aplicar cada técnica que te hemos compartido correctamente.
Imagen: Unsplash
Hemos llegado al final de nuestra nota de hoy y ahora sabes cuáles son las herramientas de minería de datos que te ayudarán a potenciar el manejo de grandes cantidades de información en tu organización.
Con ayuda de las técnicas de minería de datos, serás capaz de aprovechar al máximo cada una de las herramientas de minería de datos que te compartimos previamente. No olvides que es importante contar con un profesional para analizar esta data, ya que, al principio, ver grandes cantidades de información puede ser abrumador.
Sin embargo, siempre está la opción de capacitarte en temas relacionados para que puedas prescindir de terceros. Por lo tanto, si decides aprender cómo manejar grandes cantidades de información, te recomendamos darle un vistazo a nuestros cursos Big data: en la mente del consumidor y Big data aplicada a los negocios.
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