Data mining ejemplos

minería de datos (introducción para estudiantes de negocios)

Los datos dan forma a todos los rincones de nuestro mundo, y entender cómo utilizarlos adecuadamente es clave para el éxito en las finanzas, el comercio, la educación e incluso los deportes y el entretenimiento. Según el Foro Económico Mundial, la producción mundial de datos alcanzará los 463 exabytes diarios en 2025. Un exabyte tiene 18 ceros; es una cantidad incomprensiblemente grande de datos que hay que extraer.

La minería de datos es el proceso de análisis de densos volúmenes de datos para encontrar patrones, descubrir tendencias y obtener información sobre cómo se pueden utilizar esos datos. Los mineros de datos pueden entonces utilizar esos hallazgos para tomar decisiones o predecir un resultado. La minería de datos es una disciplina interconectada que combina los campos de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Aunque el nombre evoca la imagen de un minero excavando en busca de mineral, la minería de datos no se centra en la excavación. En cambio, las responsabilidades de un minero de datos giran en torno al análisis de ese mineral (es decir, los datos) para predecir su valor o detectar patrones útiles en él. Este proceso puede parecer complejo, pero no es tan difícil como parece, y las habilidades que encierra pueden beneficiar en gran medida a quienes buscan convertirse en científicos de datos.

->  Funciones del sim

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En una escala más pequeña, la minería es cualquier actividad que implica la recopilación de datos en un lugar en alguna estructura. Por ejemplo, la elaboración de una hoja de cálculo de Excel o el resumen de los puntos principales de algún texto.

Sin embargo, la aplicación de la minería de datos puede ayudar a hacer frente a la actividad fraudulenta de manera más eficiente. Algunos patrones pueden ser detectados y posteriormente bloqueados antes de causar el caos, y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático ayuda a este proceso de detección.

Conocer a su público objetivo es el centro de cualquier operación comercial. La minería de datos lleva la segmentación de clientes a un nivel completamente nuevo de precisión y eficiencia. ¿Se ha preguntado alguna vez cómo sabe Amazon lo que está buscando? Pues así es.

La segmentación de clientes es igualmente importante para las operaciones de ad tech y para los vendedores de eCommerce. El uso que el cliente hace de un producto o la interacción con el contenido de los anuncios proporciona muchos datos. Estos datos muestran a los clientes:

Esto permite construir segmentos de audiencia más precisos basados en aspectos prácticos en lugar de basarse en elementos demográficos. Una mejor segmentación conduce a una mejor orientación, y esto lleva a más conversiones, lo que siempre es positivo.

un ejemplo de aplicación de la minería de datos

Hay una gran cantidad de datos en el mercado de las compras, y el usuario necesita gestionar grandes datos utilizando diferentes patrones. El análisis de la cesta de la compra es una técnica de modelización que se utiliza para realizar el análisis. El análisis de la cesta de la compra es una técnica de modelización basada en la teoría de que si se compra un grupo de artículos, es más probable que se compre otro grupo de cosas. Esta técnica puede permitir al minorista comprender el comportamiento de compra de un comprador. Mediante el análisis diferencial se pueden comparar los resultados entre diferentes tiendas, entre clientes de diferentes grupos demográficos.

->  Nicho que es

Se supone que se genera una enorme cantidad de datos con las nuevas transacciones en la banca informatizada. La minería de datos puede contribuir a resolver problemas empresariales en la banca y las finanzas mediante la búsqueda de patrones, causalidades y correlaciones en la información empresarial.

En las compras en línea, las empresas de comercio electrónico como Amazon, Flipkart, Snapdeal, Myntra, y muchos más utilizan la minería de datos y la inteligencia empresarial para ofrecer ventas cruzadas y ventas adicionales a través de sus sitios web, que utilizan sofisticadas técnicas de minería para conducir allí, ‘La gente que vio ese producto, también le gustó esto’ funcionalidad. La minería de datos se utiliza para identificar la lealtad de los clientes mediante el análisis de los datos de las actividades de compra del cliente, como los datos de la frecuencia de compra en un período, un valor monetario total de todas las inversiones y cuándo fue la última compra.

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La minería de datos ha abierto un mundo de posibilidades para las empresas. Este campo de la estadística computacional compara millones de datos aislados y es utilizado por las empresas para detectar y predecir el comportamiento de los consumidores. Su objetivo es generar nuevas oportunidades de mercado.

->  Ejemplos de copyleft

La minería de datos es un proceso técnico automático o semiautomático que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento. Busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados, como indica el Instituto SAS, líder mundial en análisis empresarial.

Mientras tanto, la información sigue creciendo y creciendo. Una investigación de 2017 sobre big data revela que el 90% de los datos mundiales son posteriores a 2014 y su volumen se duplica cada 1,2 años. En este contexto, la minería de datos es una práctica estratégica considerada importante por casi el 80% de las organizaciones que aplican la inteligencia empresarial, según Forbes.

Gracias a la acción conjunta de la analítica y la minería de datos, que combina la estadística, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, las empresas pueden crear modelos para descubrir conexiones entre millones de registros. Algunas de las posibilidades de la minería de datos son

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