¿Qué es el data mining?

Las técnicas de data mining responden a diferentes tipos de preguntas y necesidades.

Entre las principales técnicas de data mining se encuentran las análisis descriptivas y las análisis predictivas.

Las análisis descriptivas permiten analizar los datos identificando qué razones han llevado al estado actual de una empresa, que pueden ser de éxito o de fracaso:

• Clustering: técnica de análisis estadístico utilizada para identificar objetos similares entre sí, dividiendo los datos en diferentes grupos. Estos se dividen en función de características que los unen, como por ejemplo el comportamiento de compra, las preferencias de un producto en lugar de otro. Este tipo de técnica permite a la empresa definir mejor su target de referencia.

En cuanto a los análisis predictivos, è utilizado con el fin de predecir posibles resultados futuros, estimando una respuesta potencial de un grupo de consumidores a una campaña publicitaria:

• Regresión: técnica que mide la relación entre una variable y una serie de variables de datos que han sido recopilados en base a diferentes pruebas, por ejemplo, en el campo de la medicina, se mide la probabilidadà de supervivencia de un paciente en función de sus datos diagnósticos;
• Redes neuronales: software capaz de rastrear patrones o esquemas y, por lo tanto, hacer predicciones.

Gracias a estos análisis, el data mining logra rastrear información sobre los consumidores respecto a sus necesidades, gracias a los software de seguimiento de datos y análisis.

Herramientas de data mining

Para una estrategia de marketing efectiva, el data mining sigue un proceso con varias características, es decir:

• Identifica el objetivo que se quiere alcanzar;
• Selecciona datos útiles;
• Limpieza de datos y procesamiento: separación entre datos válidos e inútiles y, por lo tanto, selección definitiva de la información fundamental;
• Transformación: entender bien si el formato con el que están representados los datos è compatible con los diversos software o deben ser convertidos primero;
• Data mining: Selección del software mejor para recibir información adecuada;
• Evaluación de los resultados: se evalúa si el objetivo ha sido alcanzado;
• Evaluación de los resultados: se evalúa si los resultados son conformes con sus propios objetivos.

La información obtenida de los software, revela la utilidad del data mining en la identificación de asociaciones ocultas, útiles para adoptar estrategias de marketing dirigido y encontrar con eficacia su público objetivo ideal.

¿En qué sector se aplica el data mining?

Los sectores en los que se aplica el data mining son múltiples y agrupables en macrocategorías, a saber: 

• Marketing;
• Economía y finanzas;
• Ciencia;
• Tecnologías de la información y la comunicación (TIC);
• Estadística;
• Industria.

En lo que respecta al marketing, las principales aplicaciones del data mining son:

• Clusterización: identificación de tipos de compradores que comparten hábitos de compra y características sociodemográficas;
• Customer retriever: analizar el comportamiento de la clientela;
• Análisis de cesta de mercado: los productos y servicios que se compran habitualmente juntos.

En el ámbito financiero, el data mining se aplica:

• Detección de fraudes: lograr rastrear comportamientos fraudulentos;
• predicciones sobre tendencias;
• análisis sobre las interacciones entre mercados financieros.

En el campo científico el data mining se utiliza en:

• medicina y biología;
• meteorología;
• astronomía.

En el campo estadístico, en cambio, el data mining acelera las análisis demográficos extrayendo información.

Gracias a la eficiencia de la minería de datos, detectar anomalías y discordancias relacionadas con un conjunto de datos será pan comido.

La minería de datos puede ser útil no solo para la protección de los datos, sino también para identificar malware que podría comprometer los datos de un archivo de clientes.