La minería de datos y el análisis son fundamentales para el rendimiento de una organización. La ventaja competitiva de una organización está determinada por su capacidad para explotar los datos. Los datos se refieren a diferentes números y valores recopilados. Después del procesamiento, se convierten en información real en la que se puede confiar para la toma de decisiones. El análisis de datos y la minería de datos están relacionados y se combinan para optimizar el rendimiento de las empresas.
Análisis de datos
El análisis de datos es un análisis profundo de datos sin procesar para buscar patrones, tendencias y métricas en un conjunto bruto de los mismos. Los sistemas informáticos especializados trabajan con datos sin refinar para identificar tendencias y sacar conclusiones.
Implica muchos tipos diferentes de análisis de datos. Los patrones y tendencias encontrados en este análisis mejoran la eficiencia y el rendimiento de una empresa.
Un proceso de análisis de datos exitoso dirá la posición de su negocio y predecirá el futuro. Sabrás lo que necesitas para mejorar tus productos y servicios a partir de información real que se genera con la simple actividad de tu negocio. En IronHack puedes adquirir una amplia gama de habilidades de análisis de datos para llevar a tu negocio a una nueva dimensión de eficiencia.
Tipos de análisis de datos
Existen varios tipos de análisis de datos.
El análisis descriptivo generalmente se usa para explicar lo que ha sucedido en el pasado. ¿Han subido tus ventas? ¿Vienen más clientes? ¿Qué productos se mueven rápidamente?
En el análisis de diagnóstico, se aplica una hipótesis previa para explicar un evento anómalo. Los análisis de diagnóstico te dicen, sencillamente, por qué sucedió algo. Utiliza los resultados de los análisis descriptivos para averiguar por qué sucedieron las cosas de esa manera. ¿La última campaña publicitaria trajo produjo un cambio significativo en tus ventas?
El análisis predictivo te dice cómo serán las cosas en el futuro. Para ello utilizará datos recopilados previamente y denotará si la hipótesis marcada volverá a suceder.
De esta forma, el análisis prescriptivo ayuda a tomar decisiones sobre lo que se debe hacer. Para ello usan sistemas informáticos especializados que hacen análisis prescriptivos para encontrar patrones a partir de grandes volúmenes de datos.
Pasos del análisis de datos
El análisis de datos comienza con la determinación de cómo agrupar los datos. Los datos se pueden colocar en diferentes categorías, incluida la edad, el género o los ingresos. El siguiente paso es recopilar datos a través de varias fuentes.
A continuación, se utilizan programas especializados para organizar los datos recopilados. Finalmente, hay que asegurarse de que los datos sean correctos y precisos antes de ser procesados.
Minería de datos
La minería de datos es encontrar información útil dentro de grandes volúmenes de datos. Se realiza de forma sistemática y sucesiva para descubrir tendencias y patrones ocultos en un extenso conjunto de datos.
Estos patrones y tendencias ocultas te informan sobre tus clientes y te ayudan a tomar decisiones que se convertirán en más ventas. Proporciona información confiable beneficiosa para las campañas de marketing.
Además, la minería de datos puede ayudar a identificar dónde puedes reducir los costos para los gastos operativos sean inferiores y aumenten los beneficios. Además, la minería de datos crea modelos de aprendizaje automático utilizados en inteligencia artificial.
Tipos de Minería de datos
Existen diferentes tipos de datos de minería como:
Suave: para eliminar el ruido de los datos, se utiliza un algoritmo. El suavizado ayuda a visualizar las tendencias.
Clustering: se trata de armar grupos con los mismos caracteres. Los especialistas en marketing pueden identificar grupos dentro del mercado objetivo.
Clasificación: esto viene después de la agrupación, mediante la cual se colocan artículos o personas en categorías. La clasificación coloca los datos en el grupo correcto. Si quieres más detalles sobre las clasificaciones, están disponibles en el sitio web de IronHack.
Asociación: en este proceso se identifican los datos que están conectados.
Detección de anomalías: detecta rápidamente problemas al encontrar datos que no se ajustan al patrón normal. La detección de anomalías es beneficiosa en bancos y empresas para ayudar a detectar el fraude.
Regresión: esta es una herramienta estadística que ayuda a predecir el futuro.
Minería de texto: la minería de texto determina la frecuencia con la que las personas usan ciertas palabras. Puede alertar si hay fugas de datos por parte de los empleados de una empresa.
Resumen: ayuda a poner un grupo de datos recopilados en una forma fácil de entender. Puede usarlo para calcular el promedio de un conjunto de datos en particular.
Pasos de minería de datos
El primer paso es eliminar la información contradictoria. A continuación, se integran y conectan diferentes fuentes de datos. El siguiente paso es seleccionar datos del conjunto. A partir de entonces, sigue la ejecución de operaciones de agregación para transferir datos a un formulario aplicable para la minería.
Lo siguiente es la aplicación de métodos inteligentes para extraer datos. El último paso consiste en presentar el resultado al cliente a través de la visualización.
7 diferencias entre el análisis de datos y la minería de datos
A continuación te presentamos siete diferencias entre el análisis de datos y la minería:
Personal: Una sola persona que preferiblemente debe ser un especialista con habilidades de codificación es responsable de la minería de datos. Por el contrario, el análisis requiere de todo un equipo de profesionales trabajando.
Función: En la minería de datos se pretenden encontrar los patrones ocultos en los conjuntos de datos. Sin embargo, en el análisis de datos, se analizan los conjuntos de datos.
Objetivo: El objetivo en la minería de datos es hacer que la información que tiene sea utilizable. Además, lo normal es que se quieran identificar patrones. Para el análisis de datos, el objetivo es tomar decisiones e hipótesis basadas en datos.
Método: Se aplican métodos matemáticos como algoritmos en el proceso de extracción de datos. En el análisis de datos, utiliza la inteligencia empresarial para llevar a cabo su estudio.
Conjuntos de datos: En el proceso de extracción de datos, se utilizan grandes volúmenes de datos recopilados en el almacén. En cuanto al análisis de datos, puede utilizar volúmenes de datos pequeños, medianos o grandes.
Conocimiento: El aprendizaje automático se aplica en la minería de datos. Sin embargo, en el análisis de datos, debe utilizar el conocimiento del tema y la informática.
Salida: La salida que obtienes de la minería de datos son patrones y tendencias de datos. En cuanto al análisis de datos, sus resultados son ideas e hipótesis procesables.
Conclusiones
Antes de obtener información valiosa de los datos, es importante reconocer patrones y aprender de las tendencias. Por lo tanto, debes extraer la información antes de realizar un análisis de datos.
Como empresa, debes aplicar ambos métodos para optimizar el rendimiento de tu negocio y reducir los costos operativos. Y, lo más importante, aumentar las ventas de tu empresa.
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