¿Qué es la minería de datos, por qué es importante? Métodos y Muestras

Sí, la minería de datos también es importante hoy: decisiones como detección de fraudes, pronóstico de demanda, segmentación de clientes y sistemas de recomendación revelando patrones y relaciones en grandes pilas de datos. Las estadísticas utilizan el aprendizaje automático y los métodos de base de datos juntos; el propósito es eliminar los datos de los datos, no los propios datos. Si trabaja con datos personales, debe cumplir con KVKK en Turquía.

Última actualización: 23.10.2026

1. ¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el paso de análisis del proceso de “descubrimiento de información” (KDD) en los “datos: los moldes en grandes conjuntos de datos encuentran estadísticas, aprendizaje automático y métodos de base de datos. El nombre es algo engañoso; la cosa de raspado no es los datos en sí, sino la información en los datos. La diferencia del análisis de datos clásicos es la búsqueda de moldes desconocidos en lugar de probar una hipótesis preinstalada.

1.1 Propósitos de la minería de datos

• Análisis descriptivo: Para revelar el estado actual, grupos y distribuciones en los datos.

• Análisis basado en pronósticos: Estimar un valor futuro o clase modelando datos pasados.

• Un descubrimiento de relaciones: Encuentra eventos y reglas que se ven juntos (por ejemplo, productos tomados juntos).

2. Proceso de Minería de Datos

El marco más conocido del sector es CRISP-DM, diseñado en 1996 y publicado en 1999. Se compone de seis etapas y es habitual volver entre etapas:

Los siguientes pasos son el equivalente práctico de este proceso:

2.1 Adquisición de datos

La recogida de datos es el primer paso de la extracción de datos. En esta etapa, se determinan las fuentes de datos y se recopilan datos. Las fuentes de datos pueden incluir:

- Base de datos

- Sitios web

- Plataformas de medios sociales

- Encuestas y otros métodos de investigación

2.2. Procesamiento preliminar de datos

Los datos recogidos generalmente son crudos e irregulares. Pretratamiento de datos es el proceso de hacer los datos adecuados para la limpieza, conversión y análisis. Esta etapa incluye:

- Finalización de los datos perdidos

- Detección y corrección de valores agregados

- Normalización de los datos

2.3. Data Analysis Home

El análisis de datos es la etapa más crítica de la extracción de datos. En esta etapa, los datos se analizan utilizando diversas técnicas y algoritmos. Los métodos comunes incluyen:

- Clasificación: Los datos se dividen en ciertas categorías.

- Clustering: Es agrupar datos con características similares.

- Regreso: Un valor numérico (por ejemplo, cantidad o precio de venta) está modelando la relación entre variables a predecir.

2.4. Evaluación de los resultados

La evaluación de los resultados del análisis es importante para controlar la exactitud y validez de la información obtenida. En esta etapa se examina la importancia y aplicabilidad de los resultados.

2.5. Interpretación y presentación de informes sobre los resultados

La interpretación de los resultados es el objetivo final de la extracción de datos. Se informa de que las conclusiones resultantes se utilizan en los procesos de adopción de decisiones. En esta etapa, los resultados se entienden más utilizando gráficos visuales y tablas.

3. Métodos de extracción de datos

Algunos métodos comunes utilizados en la extracción de datos son:

3.1. Categoría

La clasificación permite que los datos dejen ciertas clases. Por ejemplo, algoritmos de clasificación se pueden utilizar para determinar si un mensaje de correo electrónico es spam. Entre los algoritmos de clasificación comunes están:

• Árboles de decisión : Los árboles de decisión ofrecen una representación gráfica en la estructura de árboles modelando el proceso de toma de decisiones basado en ciertas características en los datos. Cada rama representa una decisión o condición, cada hoja indica una condición o resultado final.

3.2. Agrupación

La agrupación se utiliza para agrupar puntos de datos con características similares. Este método es eficaz para explorar grupos naturales en el conjunto de datos. Entre los algoritmos de agrupación comunes están:

• K-Means : K-medios, puntos de datos k a number of clusters (cluster) are an algoritmo that is grouped. Cada conjunto está representado por el promedio (merkezi) de los puntos de datos en ese grupo.

• Collaborative clustering : El agrupamiento cónico es un algoritmo que organiza puntos de datos, similitudes o distancias en la estructura del árbol (dendrograma). Este método crea una jerarquía al distinguir los puntos de datos en subgrupos.

• DBSCAN : DBSCAN es un método de aprendizaje incontrolado que crea grupos agrupando puntos de datos según su densidad. Este algoritmo agrupa los puntos de datos en estas áreas identificando las zonas densas y evalúa las zonas menos densas como ruido (ruido).

3.3. Regreso

El análisis de regresión se utiliza para modelar la relación entre variables dependientes e independientes. Por ejemplo, se puede hacer análisis de regresión para entender cómo el precio de un producto cambia con la solicitud. Los tipos comunes de regresión incluyen:

- Regreso lineal

- Regreso logístico (también utilizado en clasificaciones de dos factores como sí/número)

- Regreso de polinomía

3.4. Normas de colaboración

Se utilizan reglas conjuntas para explorar las relaciones entre los datos. Por ejemplo, un cliente puede ser utilizado para determinar qué productos juntos tienden a comprar. El algoritmo más conocido en este campo es Apriori, que Agrawal y Srikant recomiendan en 1994.

4. Aplicaciones de minería de datos

La minería de datos tiene diferentes áreas de aplicación en muchos sectores:

4.1 Industria minorista

En la industria minorista, la minería de datos se utiliza para analizar comportamientos de los clientes, hacer pronósticos de ventas y optimizar la gestión de inventarios. Por ejemplo, las reglas sindicales pueden utilizarse para determinar qué productos se compran juntos en un mercado.

4.2. Sector financiero

En el sector financiero, la detección del fraude de la minería de datos se utiliza para elaborar estrategias de evaluación del riesgo de crédito y de inversión. Por ejemplo, los algoritmos de clasificación se pueden utilizar en la evaluación de las aplicaciones de crédito.

4.3. Industria de la salud

En el sector de la salud, se utiliza la extracción de datos para el diagnóstico precoz de enfermedades, la mejora de los procesos de tratamiento y la optimización de la atención de la salud. Por ejemplo, el análisis de riesgos se puede realizar a través del historial de salud de los pacientes.

4.4. Social Media

Las plataformas de redes sociales se benefician de la minería de datos para analizar el comportamiento del usuario, hacer recomendaciones de contenido y publicidad. Por ejemplo, los métodos de agrupación pueden utilizarse para proporcionar recomendaciones de contenido de acuerdo con los intereses de los usuarios.

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5. Ética y Privacidad en la Minería de Datos

La minería de datos a menudo trabaja en datos relacionados con el comportamiento de las personas, lo que conlleva el riesgo de privacidad. Cuando se procesan datos personales en Turquía, es necesario cumplir con la Ley de Protección de Datos Personales (KVKK) No 6698: debe procesar datos de consentimiento abierto u otras razones legales en el artículo 5 de la Ley, así como datos procesados hasta que la persona pertinente sea iluminada (10. cláusulas) y esté sola.

5.1. Privacidad de datos

Los datos personales calificados privados (KVK 6. sustancia) como los datos de salud están sujetos a reglas estrictas. Cuando sea posible, anónimo o alias (seudónimo) le indica claramente que los límites de acceso y recopila datos para qué propósito. Mantenga datos personales innecesarios si se termina el entrenamiento modelo.

5.2. Uso de la ética

El uso ético significa que la información obtenida no se utiliza para dañar a las personas. Por ejemplo, si los sesgos que existen en datos anteriores se transportan al modelo, algunos grupos pueden verse desfavorecidos al lugar equivocado en las decisiones de crédito o contratación. Así que es una buena costumbre comprobar los resultados del modelo para diferentes grupos.

Conclusión

La minería de datos sigue siendo una de las principales formas de convertir los datos en decisión. Si comienza con la pregunta correcta y sigue un proceso como CRISP-DM, puede obtener beneficios de conjuntos de datos grandes. Al trabajar con datos personales, es parte integral del trabajo para cumplir con KVKK y controlar los resultados contra los prejuicios.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el análisis de datos?

El análisis de datos generalmente prueba una hipótesis preinstalada o responde a una pregunta conocida. La minería de datos se centra en revelar patrones y relaciones previamente desconocidas en grandes datos.

¿Es lo mismo aprender máquina con la minería de datos?

No, pero dentro. El aprendizaje de la máquina desarrolla algoritmos que aprenden de datos; la extracción de datos utiliza estos algoritmos (como árboles de milla, agrupación, redes nerviosas) junto con técnicas de estadísticas y bases de datos.

¿Qué herramientas se utilizan en la extracción de datos?

Si escribe código Python (pandas, scikit-learn) y R opciones más comunes. Si quieres empezar sin escribir código, puedes ver las herramientas de código abierto como KNIME, Orange y Weka. Para atraer datos, necesita saber SQL en casi todos los proyectos.

¿Es legal la minería de datos?

El método en sí mismo es legal; qué datos es importante. Si utiliza datos personales, no cumple con el KVKK No 6698 en Turquía, necesita iluminar los datos desde una base de razones legales y los contactos relacionados. Compruebe los términos de uso de este sitio mientras que recoger datos de otros sitios.

¿Qué debe saber para aprender la minería de datos?

Estadísticas básicas, SQL y un lenguaje de programación (Python) es un buen comienzo. A continuación, pruebe la clasificación, agrupación y métodos de regresión con un conjunto real de datos, enseña más rápido que la teoría.

Fuente: Modelo de proceso CRISP-DMEtiquetas Ley No 6698