Las 7 técnicas de minería de datos más utilizadas en Big Data

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Por: admin
enero 7, 2021
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admin
enero 7, 2021

Temática

Minería de datos

Tiempo de lectura

5 minutos

Claves de contenido del artículo

Árbol de decisión

Redes neuronales

Clustering

Extracción de reglas de asociación

Redes bayesianas

Regresión

Modelado estadístico

La minería de datos se define como una serie de técnicas encaminadas a identificar patrones implícitos dentro de grandes conjuntos de datos, con el fin de entender sus mecanismos de comportamiento, su interrelación y su potencial evolución futura. El data mining es una tecnología exploratoria clave en los proyectos de Big Data, y se puede poner en funcionamiento tanto para resolver preguntas específicas como para la extracción de información de manera general, buscando tendencias y anomalías en la muestra.

Hace poco abordábamos en el Blog de datahack algunas de las metodologías de data mining más conocidas para el análisis en Big Data, como KDD, SEMMA y CRISP-DM. Hoy iremos un paso más allá y nos centraremos en las 7 técnicas de minería de datos más utilizadas en el mundo del Big Data. Aquí tienes nuestra selección:

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son diagramas lógicos que plantean, ante una determinada situación, cuáles son las opciones de intervención posibles, agregando sus implicaciones, costes, ventajas y desventajas. Se basan en la aplicación de un algoritmo clasificatorio que, a partir de un nodo, desarrolla ramas (decisiones) y determina el potencial resultado de cada una de ellas.

Las redes neuronales son modelos que, a través del aprendizaje automático, intentan llenar los vacíos de interpretación en un sistema. Para ello imitan, en cierto modo, las conexiones entre neuronas que se producen en el sistema nervioso de los seres vivos.

Las redes neuronales se engloban dentro de las técnicas predictivas de minería de datos y, como todo modelo de machine learning, es preciso entrenarlas con distintos data sets con los que ir matizando los pesos de las neuronas para asegurar la fiabilidad de sus respuestas. Existen diferentes tipos de redes neuronales para data mining, como el perceptrón simple y el multicapa o los mapas de Kohonen.

Redes neuronales

Clustering

El clustering o agrupamiento en minería de datos tiene como objetivo la segmentación de elementos que presentan alguna característica definitoria en común. En este caso, el algoritmo atiende a condiciones de cercanía o similitud para hacer su trabajo.

Esta técnica de data mining está muy extendida en el mundo del marketing para el envío de correos y promociones personalizadas a los usuarios que integran una base de datos.

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La extracción de reglas de asociación como técnica de minería de datos persigue la inferencia de silogismos del tipo si…/entonces… a partir de conjuntos de registros. Esta búsqueda de regularidades nos permite discriminar y conocer mejor a una muestra, y establecer qué atributo o combinación de atributos es probable que traiga consigo una determinada consecuencia.

Extracción de reglas de asociación

Redes bayesianas

Las redes bayesianas son representaciones gráficas de relaciones de dependencia probabilística entre distintas variables. Sirven para dar solución tanto a problemas descriptivos como predictivos. Entre sus aplicaciones se incluyen el diagnóstico médico o el cálculo del riesgo en el sector financiero y asegurador.

La regresión como técnica de minería de datos toma como punto de partida una serie histórica para, a partir de ella, predecir qué sucederá a continuación. De manera resumida, podemos decir que, a través de este método, se localizan regularidades dentro de los datos que permiten trazar una línea de evolución extrapolable al futuro.

Regresión

Modelado estadístico

El modelado estadístico pretende dibujar el mapa de relaciones entre variables explicativas y dependientes, y mostrar cómo cambia a medida que lo hacen los parámetros considerados en su planteamiento. Lo hace estableciendo una ecuación matemática que intenta reproducir la realidad de la manera más fiel posible, incorporando, incluso, la influencia del azar y el posible margen de error en el cálculo.

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