DM: un marco para análisis y minería de datos

El análisis y la minería de datos se han convertido en herramientas indispensables en el mundo actual, donde los datos se generan a una velocidad vertiginosa. En este contexto, la metodología DM (Data Mining) surge como un marco de trabajo esencial para la extracción de conocimiento a partir de grandes volúmenes de información. En este artículo exploraremos en profundidad qué es DM, su importancia y las aplicaciones prácticas que ofrece en diversos sectores. Si estás interesado en descubrir cómo convertir datos en información valiosa, no te pierdas esta lectura.

A medida que avanzaban los años 90, se hizo cada vez más acuciante la necesidad de estandarizar las lecciones aprendidas en una metodología común. Dos de los principales proveedores de herramientas del momento: SPSS y teradata – junto con tres corporaciones de usuarios pioneros, Daimler, NCR y OHRA convocaron un Grupo de Interés Especial (SIG) en 1996 y en el transcurso de menos de un año lograron codificar lo que todavía hoy es el CRISP-DM, CRoss Iindustria Sestándar PAGproceso para Data METROining[1]. CRISP-DM en realidad no fue el primero. SAS Institute tuvo su propia versión llamada SEMMA (Muestrear, Explorar, Modificar, Modelar, Evaluar). Sin embargo, en apenas uno o dos años, muchos más profesionales basaron su enfoque en CRISP-DM.

DM: un marco para análisis y minería de datos

DM CRUJIENTE

Metodología CRISP-DM

El proceso o metodología CRISP-DM de CRISP-DM se describe en estos seis pasos principales[2]:

Negocio Comprensión

Se centra en comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial. El analista formula este conocimiento como un problema de minería de datos y desarrolla un plan preliminar.

Comprensión de datos

Comenzando con la recopilación inicial de datos, el analista continúa con actividades para familiarizarse con los datos, identificar problemas de calidad de los datos y descubrir los primeros conocimientos sobre los datos. En esta fase, el analista también podría detectar subconjuntos interesantes para formular hipótesis sobre información oculta.

Preparación de datos

La fase de preparación de datos cubre todas las actividades para construir el conjunto de datos final a partir de los datos brutos iniciales.

Modelado

El analista evalúa, selecciona y aplica las técnicas de modelado apropiadas. Dado que algunas técnicas como las redes neuronales tienen requisitos específicos con respecto a la forma de los datos. Puede haber un bucle de regreso aquí a la preparación de datos.

Evaluación

El analista construye y elige modelos que parecen tener alta calidad en función de las funciones de pérdida seleccionadas. El analista los prueba para asegurarse de que puedan generalizar los modelos con datos invisibles. Posteriormente, el analista también valida que los modelos cubran suficientemente todas las cuestiones comerciales clave. El resultado final es la selección del modelo campeón.

Despliegue

Generalmente, esto significará implementar una representación de código del modelo en un sistema operativo. Esto también incluye mecanismos para calificar o categorizar nuevos datos invisibles a medida que surgen. El mecanismo debería utilizar la nueva información en la solución del problema empresarial original. Es importante destacar que la representación del código también debe incluir todos los pasos de preparación de datos previos al modelado. Esto garantiza que el modelo tratará los nuevos datos sin procesar de la misma manera que durante el desarrollo del modelo.

Características de CRISP-DM

Creo que la longevidad de CRISP-DM en un área que cambia rápidamente se debe a una serie de características:

  1. Alienta a los mineros de datos a centrarse en los objetivos comerciales, a fin de garantizar que los resultados del proyecto proporcionen beneficios tangibles a la organización. Con demasiada frecuencia, los analistas pueden perder de vista el propósito comercial final de su análisis: el análisis puede convertirse en un fin en sí mismo en lugar de un medio para alcanzar un fin. El enfoque CRISP-DM ayuda a garantizar que los objetivos comerciales permanezcan en el centro del proyecto en todo momento.
  2. CRISP-DM proporciona un enfoque iterativo, que incluye oportunidades frecuentes para evaluar el progreso del proyecto en comparación con sus objetivos originales. Esto ayuda a minimizar el riesgo de llegar al final del proyecto y descubrir que los objetivos comerciales realmente no se han abordado. También significa que las partes interesadas del proyecto pueden adaptar y cambiar los objetivos a la luz de nuevos hallazgos.
  3. La metodología CRISP-DM es neutral en cuanto a tecnología y problemas. Puede utilizar cualquier software que desee para su análisis y aplicarlo a cualquier problema de minería de datos que desee. Cualquiera que sea la naturaleza de su proyecto de minería de datos, CRISP-DM seguirá proporcionándole un marco con suficiente estructura para ser útil.

Think Insights (1 de octubre de 2023) CRISP-DM: un marco para análisis y minería de datos. Obtenido de https://thinkinsights.net/data/crisp-dm/.
«CRISP-DM: un marco para análisis y minería de datos.» Think Insights – 1 de octubre de 2023, https://thinkinsights.net/data/crisp-dm/
Piensa en ideas 25 de septiembre de 2018 CRISP-DM: un marco para análisis y minería de datos.visto el 1 de octubre de 2023,<https://thinkinsights.net/data/crisp-dm/>
Piensa en ideas – CRISP-DM: un marco para análisis y minería de datos. [Internet]. [Accessed October 1, 2023]. Disponible de: https://thinkinsights.net/data/crisp-dm/
«CRISP-DM: un marco para análisis y minería de datos.» Think Insights – Consultado el 1 de octubre de 2023. https://thinkinsights.net/data/crisp-dm/
«CRISP-DM: un marco para análisis y minería de datos.» Piensa en ideas [Online]. Disponible: https://thinkinsights.net/data/crisp-dm/. [Accessed: October 1, 2023]
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Preguntas frecuentes sobre el marco para análisis y minería de datos – DM

El análisis y la minería de datos (DM) es un campo en crecimiento que permite a las empresas profundizar en sus datos para descubrir patrones, tendencias y conocimientos que pueden mejorar las decisiones y estrategias empresariales. Un marco para análisis y minería de datos, conocido como DM Framework en inglés, proporciona una estructura y metodología para guiar y optimizar los procesos de análisis de datos. A continuación, encontrará respuestas a preguntas frecuentes sobre el DM Framework.

1. ¿Qué es un DM Framework?

Un DM Framework es una estructura o conjunto de directrices que ayuda a las organizaciones a realizar análisis y minería de datos de manera efectiva y eficiente. Proporciona una metodología paso a paso para gestionar y organizar los datos, seleccionar las técnicas de análisis adecuadas y generar conocimientos valiosos a partir de los datos.

2. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar un DM Framework?

Utilizar un DM Framework presenta varios beneficios, entre ellos:

  1. Optimización de los procesos de análisis y minería de datos.
  2. Mayor eficiencia en la gestión y organización de los datos.
  3. Generación de conocimientos más precisos y relevantes.
  4. Mejora en la toma de decisiones basada en datos.
  5. Aumento de la competitividad de la empresa.

3. ¿Cuáles son los componentes principales de un DM Framework?

Un DM Framework suele incluir los siguientes componentes:

  • Identificación del problema: Define claramente el problema o el objetivo para el análisis de datos.
  • Preparación de los datos: Recopila los datos necesarios y los limpia para su análisis.
  • Selección de las técnicas de análisis: Elige las técnicas y algoritmos adecuados para extraer información de los datos.
  • Análisis de los resultados: Evalúa y interpreta los resultados obtenidos del análisis de datos.
  • Presentación de los resultados: Comunica los hallazgos de manera clara y comprensible para los interesados.
  • Implementación de soluciones: Utiliza los conocimientos obtenidos para tomar decisiones y mejorar procesos o estrategias.

4. ¿Cómo puedo implementar un DM Framework en mi organización?

Implementar un DM Framework en tu organización implica seguir ciertos pasos clave, como:

  1. Comprender las necesidades y objetivos de análisis de datos de tu organización.
  2. Seleccionar un DM Framework que se ajuste a tus requisitos y objetivos específicos.
  3. Asignar los recursos necesarios, como personal capacitado y herramientas de análisis de datos.
  4. Seguir la metodología del DM Framework paso a paso y adaptarla según sea necesario.
  5. Evaluar y revisar continuamente los resultados y el proceso para realizar mejoras.

Si deseas obtener más información sobre análisis y minería de datos, puedes consultar las siguientes fuentes:


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