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La minería de datos ayuda a analizar y encontrar patrones en los datos. La fiabilidad de los datos puede garantizar una mayor precisión en la creación de modelos en diferentes sectores. Las empresas pueden conocer mejor a sus clientes y desarrollar estrategias eficaces relacionadas con diversas funciones empresariales. Estas estrategias pueden ayudar a aprovechar los recursos de manera óptima y perspicaz. La minería de datos puede proporcionar una profunda ventaja sobre los competidores al permitir a las empresas conocer mejor a los clientes, desarrollar estrategias de marketing eficaces, aumentar los ingresos y reducir los costes.
El proceso estándar cross industria para la minería de datos, conocido como CRISP-DM, es un modelo de proceso estándar abierto que describe los enfoques comunes utilizados por los expertos en minería de datos. Es el modelo de análisis más empleado, y muchos problemas, como la limpieza y la transformación de datos, pueden detectarse a tiempo o incluso evitarse por completo siguiendo un proceso de análisis de datos denominado CRISP-DM.
La analítica de datos se ocupa de resolver un problema para generar conocimientos a partir de los datos. Para obtener una solución basada en la analítica de datos, es necesario seguir los siguientes pasos:
En este primer paso, comprender el punto débil y su impacto en la empresa es fundamental para determinar el objetivo empresarial, que es de suma importancia. Después hay que especificar el objetivo y trabajar para conseguirlo en el marco CRISP-DM.
Concéntrate en comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial. Convierte este conocimiento utilizando la minería de datos y crea un plan preliminar diseñado para alcanzar los siguientes objetivos:
Reconocer y comprender los distintos conjuntos o fuentes de datos que pueden aprovecharse para resolver el problema en cuestión. Para solucionar un problema empresarial, el mejor proceso es comprender los datos disponibles e identificar los puntos de datos relevantes para un análisis adecuado.
Este es un paso crítico y que consume tiempo en el análisis completo. Todo analista de datos/científico de datos dedica el 70-80% del tiempo a la preparación de los datos, ya que desempeña un papel importante antes de aplicar cualquier modelización sobre los datos. Los conjuntos de datos deben ser bien comprendidos y preparados antes de la investigación.
El modelado de datos es el paso más emocionante de todo el proceso CRISP-DM. Los conocimientos se pueden generar a partir de la información tras la preparación de los datos y mediante la construcción de modelos para responder los problemas empresariales.
El modelado de datos desempeña un papel esencial en el marco CRISP-DM. Es importante:
Ejemplo: ¿Cómo enseñar a una máquina a elegir un equipo de críquet ganador en la India Premier League (IPL)?
Los algoritmos identifican patrones en los datos y aprenden qué parámetros son los más importantes para predecir con fiabilidad el rendimiento de un equipo, como la media de bateo, la puntuación de los capitanes, la tasa de strike y los wickets. Algunos modelos de datos utilizan las opiniones de expertos de entrenadores y jugadores anteriores para incorporar detalles subjetivos, como el liderazgo y la solidaridad, junto con las estadísticas duras. Los parámetros elegidos son las entradas del modelo, que da el resultado que nos interesa: si el equipo asignado ganará o perderá. Los resultados pueden repetirse para encontrar el ganador más probable.
La evaluación de un modelo de datos es necesaria para comprobar su precisión, su utilidad, entender su rendimiento y revisar su proceso continuo.
Una vez que se establece un algoritmo específico, los encargados de las pruebas pueden aumentar la precisión afinando/ajustando los parámetros de los modelos hasta lograr resultados satisfactorios en la evaluación.
El último paso del marco es la implantación del modelo. Una vez que el modelo supera los criterios de evaluación, está listo para su despliegue.
La traducción de un modelo en una estrategia empresarial es la última etapa, y se denomina despliegue del modelo. CRISP-DM es un proceso iterativo. Por ejemplo, la comprensión de los datos puede mejorar la comprensión del negocio. Del mismo modo, después de la evaluación del modelo, si el modelo no funciona bien, tendrá que volver a la etapa de preparación de los datos y luego, desarrollar el modelo de nuevo.
Ejemplo: Considera la IPL como un negocio en el que el objetivo puede ser ganar o maximizar los beneficios. Es esencial tener un objetivo empresarial bien definido antes de poder identificar las metas del problema de análisis de datos. Si el objetivo empresarial es ganar, el propósito del análisis podría ser detectar a los jugadores con mayor puntuación o a los jugadores de bolos con el mejor wicket. Por otro lado, si el objetivo empresarial es maximizar los beneficios, el objetivo del análisis podría ser detectar a los mejores jugadores que atraen la financiación. Es fundamental definir claramente los objetivos de la empresa para que el propósito del problema del análisis de datos sea más fácil.
El proceso de extracción de datos debe ser fiable y repetible sin depender del tipo de recursos. CRISP-DM es flexible y fácilmente aplicable a diferentes empresas con diferentes tipos de datos.
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