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¿En qué consiste la minería de datos?

minería de datos

La minería de datos consiste en analizar todos los datos recibidos desde diferentes fuentes de cara a traducirlos y transformarlos en información útil y pertinente para la empresa u organización. Por otro lado, el software de minería de datos es la herramienta principal con la que se realiza el análisis de datos, lo que permite que sean clasificados y, asimismo, resumir todas las relaciones que se han identificado.

¿Qué puede hacer la minería de datos?

La minería de datos se aplica, sobre todo, en empresas que tienen un enfoque bastante claro sobre los consumidores, lo que les permite establecer relaciones entre diferentes factores internos como puede ser el posicionamiento de un producto, su precio… y factores externos tales como la competencia, demografía de los clientes o los indicadores económicos, entre otros. De esta forma les permite determinar aspectos de importancia como el impacto de las ventas o la satisfacción del cliente, algo muy valorado hoy en día.

De esta forma, el departamento comercial puede usar los diferentes registros de punto de venta de las compras de sus clientes para poder enviarles promociones basadas en su historial de compra.

¿Cómo funciona la minería de datos?

La minería de datos proporciona el vínculo entre dos sistemas de transacción y también de análisis dentro del sector de la tecnología de la información, aunque a gran escala. Existen diferentes tipos de minería de datos o data mining que tienen la capacidad de analizar las relaciones y patrones que se generan en las consultas abiertas de los usuarios. Para ello utilizan variadas técnicas como aprendizaje automático, redes neuronales y técnicas estadísticas que persiguen cuatro clases de relaciones:

Clases:  En este caso, los datos almacenados son usados para poder localizar datos en grupos predeterminados. Una gran superficie podría minar los datos de compra de los clientes y determinar cuándo les visitan y lo que suelen comprar. Gracias a esa información se puede aumentar el índice de ventas preparando ofertas relacionadas con sus compras.

Clusters o grupos: Los diferentes elementos de datos son agrupados siguiendo la relación lógica o preferencias que tienen los consumidores. En este caso, los datos pueden ser extraídos para poder identificar segmentos de mercado o la preferencia de los consumidores.

Asociaciones: Los datos pueden ser minados para buscar alguna clase de asociación.

Patrones secuenciales: Los datos son minados para poder anticiparse a patrones de comportamiento y tendencias de las personas.

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