Si almacenar los datos que llegan a nuestra empresa y provienen de nuestro entorno resulta un problema, analizarlos puede llegar a convertirse en una misión imposible, por eso aquí traemos unas cuantas formas de analizarlos sin perecer en el intento.
El análisis de datos es un proceso en el que se inspeccionan, limpian y transforman los datos con el objetivo de resaltar información útil que servirá para obtener conclusiones y apoyo a la toma de decisiones. Sin embargo, este análisis siempre va a depender de la tecnología que utilicemos para almacenar dichos datos, pudiendo utilizar diferentes técnicas de análisis.
La más extendida es la minería de datos o extracción de datos, que además suele ser la que mejores resultados aporta para las empresas. Sin embargo, no podemos olvidar otras técnicas de análisis como la asociación, el análisis de textos o el clustering, de los que haremos una breve mención.
Asociación
El análisis de los datos por asociación permite encontrar relaciones entre diferentes variables y para ello se utiliza una premisa de causalidad. Si el analista encuentra la causa del comportamiento de una variable determinada, puede extrapolarla para obtener una predicción del comportamiento de otras variables que se parezcan en algo a la del estudio. Las relaciones suelen estar vinculadas al marketing o el e-commerce.
Análisis de texto o minería de textos
La minería de textos comienza en los años ochenta como un área multidisciplinaria basada en la recuperación de información, en la minería de datos, el aprendizaje automático, las estadísticas y la lingüística computacional. Esté método de análisis de datos, permite extraer información de estos con el objetivo de modelar temas o predecir palabras.
En la actualidad más del 80 % de la información se encuentra almacenada como texto, desde contenidos hasta correos electrónicos y páginas web, por lo que se piensa que este tipo de análisis tiene un importante valor comercial.
Clustering o análisis de grupos
Este tipo de análisis es un tipo de minería de datos que divide grupos de individuos en otros más pequeños con características comunes, desconocidas antes del estudio. El objetivo de este análisis es encontrar las similitudes entre estos grupos de personas y descubrir nuevos grupos con cualidades comunes que lo definen.
Minería de datos o exploración de datos
Como anticipábamos antes, podemos decir que esta es la forma más clásica de análisis de datos, o al menos una de las más utilizadas por las empresas ya que existen muchas herramientas de software especializadas en este tipo de análisis. Tiene como objetivo encontrar comportamientos predictivos o patrones en grandes volúmenes de datos, pertenece al campo de las ciencias de la computación y utiliza métodos de inteligencia artificial, aprendizaje, estadística y sistemas de bases de datos para llevar a cabo el análisis.
El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su posterior uso. Aunque también extrae un análisis en bruto en el que se recopila información de las bases de datos y gestión de datos, del procesamiento de los datos, del modelo y de las consideraciones de inferencia, de métricas de intereses, de consideraciones de la Teoría de la complejidad computacional, del post-procesamiento de las estructuras descubiertas, de la visualización y de la actualización en línea.
La tarea de la minería de datos es el analizar de forma automática, o semi-automática, grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos, lo que generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos como los índices espaciales. Los patrones que se extraen de este análisis pueden entenderse como un resumen de los datos de entrada y podrán ser utilizados en un análisis adicional mucho más preciso gracias a un sistema de soporte de decisiones o SSD.
Términos relacionados con la obtención de datos, como la pesca de datos o el espionaje de los datos, hacen referencia a la técnica de la minería de datos aplicada a partes de la muestra de un conjunto de datos mucho mayor.
Proceso de minería de datos
Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales:
1. Selección del conjunto de datos
Tanto en lo que se refiere a las variables objetivo – aquellas que se quiere predecir o calcular – como a las variables independientes – las que sirven para hacer el cálculo o proceso – como posiblemente al muestreo de los registros disponibles.
2. Análisis de las propiedades de los datos
En especial los histogramas, diagramas de dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia de datos o valores nulos.
3. Transformación del conjunto de datos de entrada
Se realizará de diversas formas en función del análisis previo, con el objetivo de prepararlo para aplicar la técnica de minería de datos que mejor se adapte a los datos y al problema, a este paso también se le conoce como preprocesamiento de los datos.
4. Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos
Se construye el modelo predictivo, de clasificación o segmentación.
5. Extracción de conocimiento
Mediante la técnica de minería de datos se obtiene un modelo de conocimiento que representa patrones de comportamiento observados en los valores de las variables del problema, o relaciones de asociación entre dichas variables. También pueden usarse varias técnicas a la vez para generar distintos modelos, aunque generalmente cada técnica obliga a un preprocesado diferente de los datos.
6. Interpretación y evaluación de datos
Una vez obtenido el modelo, se debe proceder a su validación, comprobando que las conclusiones que arroja son válidas y satisfactorias. En el caso de haber obtenido varios modelos mediante el uso de distintas técnicas, se deben comparar los modelos en busca de aquel que se ajuste mejor al problema. Si ninguno de los modelos alcanza los resultados esperados, debe alterarse alguno de los pasos anteriores para generar nuevos modelos.
En definitiva, analizar los datos es una tarea compleja y que requiere bastante tiempo, pero gracias a estas técnicas y a herramientas especializadas, podemos extraer información valiosa para la toma decisiones y el buen funcionamiento de nuestra empresa.
