Ejemplos de Minería de datos aplicada

En el mundo empresarial los datos figuran como un arma sumamente poderosa para hacer negocios. Aunque no lo parezca, los grandes volúmenes de datos o de información se traducen en millones y millones de dólares en todo el mundo. Grandes compañías como Facebook, Google y Amazon saben esto y buscan con mucho empeño adquirir datos de todo tipo.

De hecho, están generando dinero en este momento con la información obtenida a través de nuestras redes sociales. Es por eso que hoy día la minería de datos es el negocio redondo del siglo. Pero, ¿Cómo funciona la minería de datos? En el siguiente post hablaremos un poco de esto utilizando ejemplos de Minería de datos aplicada.

Qué es la minería de datos

La minería de datos o análisis predictivo se refieren a un conjunto de técnicas para descubrir patrones en un gran conjunto de datos. Estos patrones ayudan a crear un modelo predictivo para mantenerse al tanto de los comportamientos futuros.

Hoy en día, la mayoría de las organizaciones, independientemente de su dominio, buscan capitalizar su Big Data y, por lo tanto, utilizan métodos analíticos sofisticados. A medida que el consumo de Big Data crece, también lo hace la necesidad de la minería de datos. Hoy, podemos ver ejemplos de minería de datos en todas partes a nuestro alrededor.

Ejemplos de Minería de datos aplicada

Solo por medio de ejemplos de minería de datos aplicada podemos tener una mejor comprensión de cómo funcionan las herramientas de minería de datos, así como también la importancia que tiene la BigData en estos días. A continuación te mostramos algunos ejemplos de Minería de datos, que seguramente serán mucho más ilustrativos para ti.

Marketing

Imagina por un momento a un grupo de desarrolladores de productos que están diseñando un empaque para un par de zapatos para correr. Uno de los diseñadores tiene la teoría de que los zapatos de hombre con empaque rosado tienden a venderse mejor.

El equipo entero utilizará una herramienta de minería de datos para ver si esta idea tiene algún soporte histórico.

Investigación

Un investigador estadounidense tiene una teoría bien desarrollada de que la contaminación del aire está asociada con una mayor incidencia de demencia.

El investigador construye una base de datos con lecturas de la calidad del aire en los Estados Unidos y las direcciones de los pacientes con demencia en varios estados del país. Pues bien, este investigador utilizará una herramienta de minería de datos para explorar la asociación.

Inteligencia Artificial

El aprendizaje automático se basa a menudo en la minería de datos. Una inteligencia artificial podría desarrollar teorías sobre su espacio problemático y luego utilizar la minería de datos para generar confianza en la teoría.

Por ejemplo, un automóvil auto-conducido por IA que observa una furgoneta blanca al doble del límite de velocidad podría desarrollar la teoría de que todas las furgonetas blancas conducen muy rápido. La IA puede usar una técnica de minería de datos para determinar si vale la pena mantener o no esta teoría.

Educación

Un educador tiene la teoría de que los niños se desempeñan mejor en clases que se basan en el diseño y la experimentación en lugar de la memorización y el pensamiento convergente.

El educador explora los resultados históricos por materia y método de enseñanza para probar esta teoría.

Operacional

Un gerente de una fábrica desarrolla una teoría de que una configuración particular de la máquina ha sido la responsable de generar un tiempo de inactividad en una línea de producción.

Este gerente comprobará su base de datos de incidentes con una herramienta de minería de datos para confirmar su teoría.

Agricultura

Un agricultor desarrolla una teoría según la cual las recomendaciones estándar para la cantidad de agua requerida por las plantas de tomate son excesivas.

Este agricultor usará una herramienta de minería de datos para explorar el rendimiento del tomate y los datos de irrigación.

Supermercados

La minería de datos permite a los propietarios de supermercados conocer tus opciones y preferencias incluso mejor que tú mismo. Un ejemplo de esto fue lo que hizo Target hace unos años.

Siguiendo el historial de compras y los comportamientos de una de sus clientas, Target concluyó correctamente que estaba embarazada. Esto es impresionante porque ni siquiera la mujer sabía que lo estaba. Ese es el poder de los datos, de los patrones y del análisis.

Tiendas minoristas

En general, estas tiendas minoristas dividen a los clientes en lo que denominan grupos “recientes, de frecuencia y monetarios”. Esto para establecer un trato diferente con cada uno según sus necesidades y requerimientos.

Por lo tanto, un cliente que gasta mucho pero con poca frecuencia recibirá un trato diferente que un cliente que gasta poco pero a menudo. Ese trato va orientado al tipo de ofertas o estrategias para motivar al cliente a que siga comprando allí.

Proveedores de servicios

Los proveedores de servicios han estado utilizando la minería de datos desde hace mucho tiempo para retener a sus clientes. El uso de las técnicas de Business Intelligence y Data Mining permite a estos proveedores de servicios predecir el “abandono”, un término utilizado cuando un cliente los deja por otro proveedor de servicios.

Hoy en día, cada proveedor de servicios tiene terabytes de datos sobre sus clientes. Estos datos incluyen cosas como su información de facturación, interacciones de servicio al cliente, visitas a sitios web, etc. Usando la minería y el análisis de datos, los proveedores de servicios asignan una puntuación de probabilidad a cada cliente.

Esta puntuación de probabilidad es un reflejo de la probabilidad del cliente de cambiar de proveedor. Luego, estas empresas se dirigen a las personas con mayor riesgo a irse para darles un mayor incentivo y atención personalizada para que se queden.



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