Data mining
- 1. UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMON FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS ADMINISTRACION DE EMPRESAS COCHABAMBA - BOLIVIA ESTUDIANTE: Medina Martínez Ivon Jessica MATERIA: Mercadotecnia III DOCENTE: Zapata Barrientos Jose Ramiro GRUPO: 21 COCHABAMBA - BOLIVIA
- 2. INDICE PENSAMIENTO:................................................................................................................ 3 1. INTRODUCCION......................................................................................................... 3 2. DESARROLLO DEL TRABAJO................................................................................. 3 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL DATA MINING...................................................... 4 HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DEL DATA MINING.................................................... 5 3. CONCLUSIONES........................................................................................................ 6 4. REFERENCIAS........................................................................................................... 6 5. VIDEOS........................................................................................................................ 7
- 3. UniversidadMayorDe SanSimón FacultadDe CienciasEconómicas AdministraciónDe Empresas MedinaMartínez IvonJessica 3 LIBEREMOS BOLIVIA DATA MINING PENSAMIENTO: “No es posible gestionar lo que no se puede medir” AUTOR: William Newlet 1. INTRODUCCION El data mining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.. 2. DESARROLLO DEL TRABAJO Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más diferencias entre datos, información y conocimiento. Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales: Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.
- 4. UniversidadMayorDe SanSimón FacultadDe CienciasEconómicas AdministraciónDe Empresas MedinaMartínez IvonJessica 4 LIBEREMOS BOLIVIA Pre procesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining. Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial. Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL DATA MINING Los análisis de datos mediante el Data Mining pueden aportar numerosas ventajas a las empresas para la optimización de su gestión y tiempo, pero también para la captación y fidelización de clientes, que les permitirá aumentar sus ventas. Aquí te dejamos 8 ventajas que nos puede aportar. Permite descubrir información que no esperábamos obtener. Esto se debe a su funcionamiento con algoritmos, ya que permite hacer muchas combinaciones distintas. Es capaz de analizar bases de datos con una enorme cantidad de datos. Los resultados son muy fáciles de interpretar y no es necesario tener conocimientos en ingeniería informática. Permite encontrar, atraer y retener clientes. La empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida. Da a las empresas la posibilidad de ofrecer a los clientes los productos o servicios que necesitan.
- 5. UniversidadMayorDe SanSimón FacultadDe CienciasEconómicas AdministraciónDe Empresas MedinaMartínez IvonJessica 5 LIBEREMOS BOLIVIA Antes de usar los modelos, estos son comprobados mediante estadísticas para verificar que las predicciones obtenidas son válidas. Ahorra costes a la empresa y abre nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, también puede aparecer algún inconveniente a la hora de utilizar técnicas de Data Mining, por ejemplo, dependiendo del tipo de datos que se quieran recopilar, nos puede llevar mucho trabajo, o a veces la inversión inicial para obtener las tecnologías necesarias para la recopilación de datos puede tener un coste elevado. ¡Ya estás preparada para realizar análisis con Data Mining! Si quieres convertirte en un experto en datos te recomendamos el Postgrado Intensivo en Big Data Marketing donde aprenderás cómo conocer a nuestro cliente para definir mejor nuestra estrategia de marketing y mejorar la eficacia de nuestra comunicación. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DEL DATA MINING Las técnicas que se requieren al realizar un Master en Data Mining se utilizan en muchas áreas de investigación, incluidas las matemáticas, la cibernética, la genética y el marketing. Si bien las técnicas de Data Mining son un medio para impulsar la eficiencia y predecir el comportamiento del cliente, si se utiliza correctamente, una empresa puede diferenciarse de la competencia mediante el uso del análisis predictivo. Data Mining integra la información recopilada por métodos y técnicas de minería de datos tradicionales en la web. La minería web tiene como objetivo comprender el comportamiento del cliente y evaluar qué tan efectivo es un sitio web en particular. Otras técnicas de minería de datos incluyen enfoques de red basados en aprendizaje multitarea para clasificar patrones, garantizar la ejecución paralela y escalable de algoritmos de minería de datos, la minería de grandes bases de datos, el manejo de tipos de datos complejos y relacionales, y el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un tipo de herramienta de minería de datos que diseña algoritmos específicos para aprender y predecir En general, los beneficios de Data Mining provienen de la capacidad de descubrir patrones ocultos y relaciones en datos que pueden usarse para hacer predicciones que impactan a las empresas. Gracias a ellos, las empresas podrán planificar mejor sus
- 6. UniversidadMayorDe SanSimón FacultadDe CienciasEconómicas AdministraciónDe Empresas MedinaMartínez IvonJessica 6 LIBEREMOS BOLIVIA estrategias y actuar en consecuencia. Por esta razón, la demanda de expertos con un máster en Data Mining o Data Science cada vez es mayor. Se trata de una de las profesiones con más futuro actualmente, y está muy claro por qué. Si quieres ser uno de ellos, no dudes en formarte para ello. ¡No te arrepentirás! 3. CONCLUSIONES En resumen, el data mining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones". 4. REFERENCIAS https://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx#:~:text=El%20dataminin g%20(miner%C3%ADa%20de%20datos,datos%20en%20un%20determinado%20context o. https://www.iebschool.com/blog/data-mining-mineria-datos-big-data/ https://clinic-cloud.com/blog/data-mining-que-es-definicion-mineria-de-datos/ https://www.master-data-scientist.com/que-es-data-mining/ https://www.gestiopolis.com/que-es-data-mining/
- 7. UniversidadMayorDe SanSimón FacultadDe CienciasEconómicas AdministraciónDe Empresas MedinaMartínez IvonJessica 7 LIBEREMOS BOLIVIA 5. VIDEOS https://www.youtube.com/watch?v=QY09nSg-KBk https://www.youtube.com/watch?v=f7NfO16l04U&list=PL8eNk_zTBST-gN6Y5E-5FZdARXjglYpyT