Minería de datos

Ejemplo 2. Segmentación de clientes (Analisis de cluster).

El analisis de clúster ofrece un método para agrupar valores de datos basado en similitudes dentro de estos. Esta técnica segmenta distintos elementos en grupos según el grado de asociación entre los elementos. El grado de asociación entre dos objetos es máximo si pertenecen al mismo grupo y mínimo si no pertenecen al mismo grupo. Se forma un número determinado o especificado de grupos, o clusteres, lo que permite clasificar matematicamente cada valor de los datos en el grupo adecuado.

El analisis de cluster se considera una técnica de aprendizaje sin guía debido a que no hay variable de destino o dependiente. Generalmente, hay características subyacentes (que habrá que descubrir) que determinan el motivo por el que determinadas cosas aparecen relacionadas y otras no lo estan. El análisis de cluster de elementos relacionados proporciona información significativa sobre cómo se relacionan entre sí los diversos elementos de un conjunto de datos.

La orientación de Microstrategy 9 con el Data Mining es integrarlo totalmente en su plataforma de Business Intelligence y que no sea un producto aparte como en muchos otros fabricantes (lo que nos obliga a realizar los análisis en un sistema paralelo). Esta integración se realiza a traves de las métricas predictivas, que estaran disponibles en el sistema como un elemento mas del sistema de BI.

En una entrada anterior del Blog (2.4. DataMining o Mineria de Datos.) intentamos hacer una aproximación inicial a la teoria del Data Mining. Los procesos de data mining tratan de extraer información oculta en los datos mediante el uso de diferentes técnicas (la mayoría relacionadas con la estadística y los modelos matemáticos, en combinación con aplicaciones informáticas).

Dada la complejidad de estas técnicas, y no siendo el cometido de esta blog entrar en profundidad en esta materia (por cuestiones de tiempo y de conocimientos), nos limitaremos a ver un par de metodologias de datamining, enumerar las técnicas mas habituales y a recordar los conceptos de tres de estas técnicas mediante ejemplos prácticos. Esos mismos ejemplos nos permitirán la posterior utilización de las herramientas de DataMining que proporciona Microstrategy 9 (también incluidas en la Microstrategy Reporting Suite) y explicar que visión tiene el producto de las técnicas de Data Mining.

Introducción

(Definiciones extraidas del Consejo Superior de Informatica, del documento Manual para la adquisición de un sistema de Data Warehouse, en http://www.csi.map.es/csi/silice/Elogicos.html ).

El Data Mining es un proceso que, a través del descubrimiento y cuantificacion de relaciones predictivas en los datos, permite transformar la información disponible en conocimiento útil de negocio.Esto es debido a que no es suficiente “navegar” por los datos para resolver los problemas de negocio, sino que se hace necesario seguir una metodología ordenada que permita obtener rendimientos tangibles de este conjunto de herramientas y técnicas de las que dispone el usuario.

Constituye por tanto una de las vías clave de explotación del Data Warehouse, dado que es este su entorno natural de trabajo.

Se trata de un concepto de explotación de naturaleza radicalmente distinta a la de los sistemas de información de gestión, dado que no se basa en coeficientes de gestión o en información altamente agregada, sino en la información de detalle contenida en el almacén.

 Conviene categorizar las distintas tareas que se pueden realizar en datamining dependiendo de los objetivos que se persigan:

-          Análisis exploratorio de datos (EDA). Son técnicas para explorar descriptivamente los datos. Generalmente son técnicas interactivas y visuales o de componentes principales.