La mejor forma de sacar el máximo partido a la Minería de Datos

Publicado: 2020-02-26
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Introducción:
7 formas de aprovechar al máximo la minería de datos mientras se tienen en cuenta algunas cosas al ejecutar un proyecto de minería de datos:
Algunas técnicas populares de minería de datos:
Conclusión:

Introducción:

La minería de datos se puede describir de muchas maneras, pero en los términos más simples. Es el proceso en el que parte de la información utilizable se deriva de datos sin procesar. Al obtener datos mediante el web scraping o obtenerlos de otras fuentes, obtendrá una tonelada de datos. La mayor parte no viene en un formato utilizable y su equipo comercial no se beneficiaría de los datos sin procesar. Por lo tanto, los datos necesitan limpieza, procesamiento y luego se deben ejecutar diferentes algoritmos. Para extraer diferentes tipos de información empresarial.

7 formas de aprovechar al máximo la minería de datos mientras se tienen en cuenta algunas cosas al ejecutar un proyecto de minería de datos:

Hay ciertos pasos que uno debe seguir incluso antes de comenzar con él para resolver un problema específico .
  1. Consiga su declaración del problema primero. La gente podría pensar que empiezas con los datos. No. Empiezas con un problema. ¿Tu problema es retener al cliente y quieres entender en qué momento está abandonando el carrito ? ¿O quiere saber si los hits orgánicos son demasiado bajos? Estas declaraciones de problemas le dan una idea clara de lo que debe buscar en sus datos. Es ambicioso comenzar con sus datos y luego tratar de encontrar qué problemas pueden ayudarlo a resolver. Pero este proceso inverso podría resultar contraproducente y podría terminar sin encontrar ni la solución ni el problema . Para asegurarse de que su proyecto de minería de datos sea un éxito, es mejor asumir proyectos que afectarán el negocio .
  2. De esta manera, puede hacer una prueba una vez que los resultados estén disponibles y luego seguir haciendo ajustes menores a los modelos. Y motores predictivos para adaptarse mejor a la declaración del problema. Además, comenzar con los datos sin una declaración del problema da como resultado una mayor cantidad de tiempo dedicado solo a la exploración de datos, sin centrarse en un problema comercial que puede resolver . Usar una sola fuente de datos no es una gran idea si desea que su proyecto de minería de datos tenga errores mínimos. En su lugar, debe usar datos de muchas fuentes, para que pueda cubrir más terreno y para que pueda usar datos de una fuente para confirmar otra . Supongamos que está estudiando el comportamiento del cliente al agregar artículos al carrito. Es importante cubrir a personas de diferentes lugares, niveles económicos, edades, sexo y más . Omitir un solo grupo puede hacer que el estudio se sesgue y le proporcione un modelo sesgado. Por lo tanto, es posible que necesite obtener datos de diferentes sitios de comercio electrónico.
  3. Cuando las empresas quieren comenzar a usar datos, generalmente miran hacia adentro para usar datos que ya están almacenados en sistemas internos y que yacen sin usar . Si bien usar estos datos para trabajar en un proyecto puede parecer atractivo, usar solo datos internos lo vinculará a un conjunto de datos muy pequeño . Se recomienda que obtenga datos de fuentes externas verificadas que pueda incorporar a su proyecto para mejorar su modelo .
  4. Una estrategia de muestreo es imprescindible. Debe asegurarse de tener conjuntos de entrenamiento y prueba separados, y ambos conjuntos deben aleatorizarse para que su modelo no se sesgue . Tenga siempre una reserva adicional configurada como respaldo. Cuando continúa entrenando su modelo con nuevos datos, debe probarlo en el conjunto de reserva para asegurarse de que no se haya sesgado o sesgado .
  5. Tiempo dedicado a una amplia variedad de tareas antes de construir su modelo final. Los datos necesitan limpieza, muchos algoritmos necesitan pruebas para encontrar cuál funciona mejor con los datos presentes . Juntando datos de diferentes fuentes y luego probando muchos modelos. Esto puede ayudarlo a identificar el mejor modelo. Puede llevar tiempo, pero es importante asegurarse de que las predicciones futuras realizadas con el proyecto de minería de datos se acerquen a los valores reales . Omitir estas partes puede significar que se está perdiendo información importante. Ocultos en sus datos que podrían permitirle tomar mejores decisiones sobre los pasos futuros de su proyecto.
  6. Asegúrese de que su modelo se entrene sobre la marcha. Si bien puede crear un modelo y dejarlo ser, los proyectos de minería de datos suelen ser sistemas en vivo, donde el modelo sigue aprendiendo de fuentes de datos más recientes . Esto ayuda a mantener el modelo actualizado con nuevos datos y evita sesgos.
  7. Construir un ambicioso proyecto de minería de datos no tendría mucho sentido. A menos que pueda mostrar sus hallazgos al equipo comercial o al mundo exterior. Para ello, debe convertir la información útil extraída en un formato legible y fácil de entender . Además, los proyectos de minería de datos no deberían terminar solo como proyectos de I+D que se cancelan después de meses de inactividad. Deben implementarse inmediatamente en sistemas activos. Esto puede beneficiar al negocio y puede comprender sus deficiencias y seguir mejorando .

Algunas técnicas populares de minería de datos:

Mientras mencionamos cómo se debe emprender un proyecto de minería de datos . Es importante saber que se aplican muchas técnicas de minería de datos a sus datos para extraer diferentes tipos de información .

  1. El reconocimiento de patrones es una de las técnicas más antiguas y utilizadas. ¿Las personas de hogares urbanos gastan más en electrónica? En ese caso, es posible que deba asegurarse de que los dispositivos electrónicos estén almacenados en almacenes urbanos. Dichos patrones y sus inferencias resultantes necesitan análisis y aplicación para que las empresas puedan aumentar sus ganancias mientras se vuelven más eficientes . También puede encontrar otros patrones ocultos en los datos que puede usar para reducir sus costos. Por ejemplo, puede haber un momento específico del día en el que su sitio web experimente un aumento en el tráfico. Si encuentra este patrón en los datos, puede aumentar la capacidad de su servidor durante ese tiempo y reducirla durante el resto del día . De esta forma ahorrarías mucho dinero.
  2. La clasificación es otra solución algorítmica común utilizada en conjuntos de datos masivos. Por lo general, se utiliza para agrupar conjuntos de datos. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con un millón de datos de usuario y desea ordenarlos según la frecuencia con la que realizan transacciones en línea . Los clasificaría bajo, bajo, medio y alto.
  3. Otro algoritmo que se suele utilizar en los motores de recomendación (ya sea en Amazon o Netflix) es el de asociación . Utilizándolo, se nos muestran productos similares cuando estamos navegando por un artículo. También si estamos en la etapa de pago de un producto, otros productos que “generalmente se compran juntos”. Todos estos son los resultados de algoritmos de asociación que leen datos humanos en Internet y encuentran patrones repetitivos .
  4. El algoritmo que solemos asociar con la minería de datos, la predicción, también es uno de los que es más fácil equivocarse . También es el algoritmo más utilizado por los equipos comerciales, que desean hacer predicciones sobre el comportamiento de los clientes o las finanzas de la empresa en los próximos meses .

Conclusión:

Aprovechar al máximo los datos es posible una vez que los tiene con usted. Si bien la creación de su equipo de web scraping puede no ser posible para todas las empresas, y el uso de datos internos puede no ser suficiente para un proyecto de ciencia de datos ambicioso . Esa es la razón por la que nuestro equipo en PromptCloud no solo le ofrece datos extraídos de la web, sino también una solución DaaS completa, en la que alimenta sus requisitos y obtiene los datos en un formato plug and play .