UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMON Administración de Empresas Gabriela chocotea Juchasara Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos MERCADOTECNIA III Grupo: 21 01/2022
DATA MINING "Una verdad perjudicial es mejor que una mentira útil" Mann
1. INTRODUCCION El minado de datos es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de estos datos. A pesar de que la idea del Data Mining puede parecer una innovación tecnológica muy reciente, en realidad este término apareció en los años sesenta conjuntamente con otros conceptos como, por ejemplo, el data fishing o data archeology. No obstante, no fue hasta los años ochenta cuando empezó su consolidación. La minería de datos surgió con la intención o el objetivo de ayudar a comprender una enorme cantidad de datos y que estos pudieran ser utilizados para extraer conclusiones para contribuir en la mejora y el crecimiento de las empresas. Sobre todo, por lo que hace a las ventas o fidelización de clientes. Su principal finalidad es explorar, mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías, bases de datos enormes de manera automática. El objetivo es encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que se han ido recopilando con el tiempo. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. 1 2. DESARROLLO Data Mining es un término que está de moda y que se utiliza, en muchas ocasiones, de manera incorrecta. Algunas de las referencias erróneas que se le atribuyen son que se trata de cualquier forma de datos a gran escala, o de procesamiento de la información.
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Según Arturo Licona, especialista de Deloitte Consulting Group, Data Mining es “un conjunto de técnicas de extracción de datos para detectar patrones de comportamiento a través de algoritmos matemáticos”. La enorme cantidad de datos que se generan y procesan a diario en las organizaciones lleva de la mano la necesidad de analizarlos en tiempo real, el problema es que los métodos tradicionales de análisis de datos no son suficientes. De ahí surgen los conceptos de Data Mining y Big Data. Ambos se refieren al hecho de saber aprovechar convenientemente las gigantescas masas de información de que disponen las organizaciones en su día a día, para extraer información útil que les ayude en la toma de decisiones.3 3. TIPOS
3.1. Técnicas de minería de datos En el ámbito de la investigación las técnicas de data mining pueden ayudar a los científicos a clasificar y segmentar datos y a formar Hipótesis. El data mining permite encontrar información escondida en los datos que no siempre resulta aparente, ya que, dado el gigantesco volumen de datos existentes, gran parte de ese volumen nunca será analizado. Las técnicas de data mining pueden ser de dos tipos:
Métodos descriptivos– Buscan patrones interpretables para describir datos. Son los siguientes: clustering, descubrimiento de reglas de asociación y descubrimiento de patrones secuenciales.
Los métodos descriptivos se han utilizado, por ejemplo, para ver que productos suelen adquirirse conjuntamente en el supermercado.
Métodos predictivos- Usan algunas variables para predecir valores futuros o desconocidos de otras variables. Son los siguientes: clasificación, regresión y detección de la desviación.
Los métodos predictivos pueden emplearse en tareas como clasificar tumores en benignos o malignos. Al igual que otros muchos procesos, el data mining tiene su propio estándar, el CRISP-DM, que establece los seis pasos a seguir para aplicar data mining: 1. Entender el área en el que queremos usar data mining para definir con claridad el problema. 2. Recolectar y entender los datos. 3. Preparación de los datos: hacer tablas con los campos requeridos, eliminar datos innecesarios. 4. Selección de la técnica de modelado, construcción del modelo y puesta a prueba del modelo. Data mining.
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5. Evaluación de los resultados y revisión del proceso. 6. Despliegue: implementación de un proceso de data mining repetible.4
4. ESTRATEGIAS Previsión de tendencias: Estar preparado para lo que llega antes de que llegue es la mejor manera de asegurarte el éxito. La evaluación del comportamiento de tu target, tu entorno y tu competencia te ayudarán a reconocer hacia dónde encaminar tus pasos y dirigir tus esfuerzos. Mejora del ROI: Como consecuencia directa de lo anterior, el retorno de la inversión se verá reducido, ya que no se derivará a sectores con poca probabilidad de beneficio y se reducirá el riesgo. Reconocimiento del comportamiento de los usuarios: El análisis del comportamiento de tus consumidores no solo te ayudará a predecir su futuro, sino también a conocer el modo de comportarse actual, información que te puede ser de mucha utilidad para la generación de ventas cruzadas. Identificación de puntos de fuga: Así mismo, estudiar a nuestros usuarios nos ayudará a identificar los puntos de fuga y a buscar una solución para retenerlos y cerrar la conversión. Prevención de fraudes y crisis: Dicen que es mejor prevenir que curar y, en el caso de una empresa, ésto puede ser algo complicado, pero gracias a las técnicas de Data Mining, esta detección se simplifica, debido a la visión que nos da de nuestro negocio y su entorno, como hemos visto en los puntos anteriores. Mejora del CRM: Cliente contento, cliente fiel. La información que te proporciona la minería de datos sobre tus usuarios también te ayudará a saber fidelizarlos haciéndoles sentir especiales, escuchados y comprendidos. En este punto, es muy importante contar con un equipo y unas herramientas que te ayuden a llegar y transmitir tu mensaje e imagen. Las redes sociales, el email marketing, la publicidad, las acciones de relaciones públicas todo ello segmentado de acuerdo a las conclusiones de comportamiento del modelo ejecutado darán como resultado un flechazo con el mensaje indicado a cada persona. Mejora de la toma de decisiones:
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Por último, y como resumen de todos los puntos anteriores, el uso de Data Mining te ayudará a tomar decisiones más conscientes y con una base sólida sobre el presente y el futuro de tu empresa en todos los aspectos.5 5. OBJETIVOS La minería de datos es una forma innovadora de obtener información comercial valiosa mediante el análisis de los datos contenidos en la base de datos de la empresa. Esta información sirve de ayuda para una adecuada toma de decisiones empresariales. Esencialmente, la minería de datos es un método innovador de aprovechar la información ya existente en la empresa a fin de, por ejemplo, mejorar procesos, mejorar el rendimiento de la inversión u optimizar el uso de recursos. La minería de datos revela información comercial exhaustiva utilizando técnicas avanzadas de análisis y creación de modelos. Mediante la minería de datos, puede hacer consultas mucho más complejas de sus datos que utilizando métodos de consulta convencionales. La información que la minería proporciona puede mejorar notablemente la calidad y fiabilidad de la toma de decisiones empresariales. Por ejemplo, los métodos convencionales pueden indicar a un banco cuál es el tipo de cuenta bancaria más rentable de entre las que proporciona. En cambio, la minería de datos permite al banco crear perfiles de los clientes que ya disponen de ese tipo de cuenta. El banco puede luego utilizar la minería de datos para encontrar otros clientes que coinciden con ese perfil, y así poder emprender una campaña comercial dirigida específicamente a esos clientes. La minería de datos puede identificar patrones en los datos de la empresa, por ejemplo, en los registros de compra de un supermercado. Si, por ejemplo, los clientes compran los productos A y B, ¿qué producto C es más probable que compren también? Responder con precisión a preguntas como éstas son una ayuda muy valiosa para crear estrategias comerciales. La minería de datos puede identificar las características de un grupo conocido de clientes, por ejemplo, los clientes con escaso crédito. La empresa puede luego utilizar estas características para seleccionar nuevos clientes y predecir si ellos también tendrán escaso crédito. Las herramientas de minería de datos facilitan y automatizan el proceso de descubrir esta clase de información en bases de datos de gran tamaño.7 6. 7.
VENTAJAS Creación de estrategias de marketing Mejora de la marca Encontrar clientes ideales Empoderamiento de la gestión empresarial Ayuda en el análisis de datos.6 DESVENTAJAS Es un proceso costoso Necesidad de ser exactos
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Habilidades técnicas requeridas Los datos pueden ser mal utilizados.6 8. CONCLUSION Este proceso puede implicar el uso de varios tipos de software. Por ejemplo, una herramienta de Data Mining puede consistir en encontrar listados específicos de los clientes que más consumen o que lo hacen con mayor frecuencia. De manera general, el objetivo principal del Data Mining es la clasificación o predicción de datos.
9. REFERENCIAS 1 https://www.iebschool.com/blog/data-mining-mineria-datos-big-data/#:~:text=El %20minado%20de%20datos%20es,el%20comportamiento%20de%20estos%20datos. 2 https://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos 3 https://fractaliasystems.com/data-mining-que-es-y-para-que-sirve-2/ 4 https://clinic-cloud.com/blog/data-mining-que-es-definicion-mineria-de-datos/ 5 https://mailrelay.com/es/blog/2019/10/09/data-mining/ 6 https://aprendiendoaprogramar.es/blog/ventajas-y-desventajas-de-la-mineria-de-datos/ 7 https://www.ibm.com/docs/es/db2/11.1?topic=overview-data-mining-goals
10. VIDEOS https://youtu.be/ueAaIEr0PY4
Entonces, en este artículo, aprendimos sobre las ventajas y desventajas de la minería de datos. Espero que ahora tenga información clara sobre la minería de datos y por qué las empresas la utilizan. En su mayoría, se utiliza para encontrar el usuario o cliente ideal para las organizaciones. Para que puedan vender sus productos rápidamente; sin embargo, todavía existen varias desventajas de la minería de datos, incluido el uso indebido de la misma. https://youtu.be/QY09nSg-KBk
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En esta época mucha de la información que tenemos es digital cada día se crea nueva información a una velocidad increíble debido a que cada vez hay más gente que tiene acceso a medios digitales con los cuales crea perfiles en redes sociales consume algún tipo de entretenimiento y crea material el cual sube en forma de vídeo foto o texto cada vez que alguien hace todo esto deja una parte de sí mismo en alguna base de datos en el mundo y esa información dice mucho de la persona que la creó todo lo que haces en internet y en tu dispositivo personal tiene un gran valor aunque tus búsquedas o actividades sean aburridas ya que no eres el único ser humano que hace esto logra identificar la persona o las personas que tienen en común eso es algo importante los datos nos cuentan historias y nos dan a entender mejor al mundo por eso una base de datos de cualquier tema es importante ya que oculta un patrón que nos puede revelar algo que no sabíamos la minería de datos o mejor conocida como data mining. 11. PREZI https://prezi.com/p/axozn8apjbto/data-mining/
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