data mining examples
Este tutorial cubre los ejemplos de minería de datos más populares en la vida real. Obtenga más información sobre la aplicación de minería de datos en finanzas, marketing, atención médica y CRM:
En esto Serie gratuita de formación sobre minería de datos , echamos un vistazo al Proceso de minería de datos en nuestro tutorial anterior. La minería de datos, que también se conoce como descubrimiento de conocimientos en bases de datos (KDD), es un proceso de descubrimiento de patrones en un gran conjunto de datos y almacenes de datos.
Se aplican a los datos diversas técnicas como el análisis de regresión, la asociación y la agrupación, la clasificación y el análisis de valores atípicos para identificar resultados útiles. Estas técnicas utilizan software y algoritmos de backend que analizan los datos y muestran patrones.
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Algunos de los métodos de minería de datos más conocidos son el análisis del árbol de decisiones, el análisis del teorema de Bayes, la minería frecuente de conjuntos de elementos, etc. El mercado de software tiene muchas herramientas de código abierto y de pago para la minería de datos, como Weka, Rapid Miner y Herramientas de minería de datos de Orange.
El proceso de minería de datos comienza dando una cierta entrada de datos a las herramientas de minería de datos que utilizan estadísticas y algoritmos para mostrar los informes y patrones. Los resultados se pueden visualizar utilizando estas herramientas que se pueden comprender y aplicar para realizar modificaciones y mejoras comerciales.
La minería de datos es ampliamente utilizada por las organizaciones en la construcción de una estrategia de marketing, por los hospitales para las herramientas de diagnóstico, por el comercio electrónico para la venta cruzada de productos a través de sitios web y muchas otras formas.
Algunos de los ejemplos de minería de datos se dan a continuación para su referencia.
Lo que vas a aprender:
- Ejemplos de minería de datos en la vida real
- Ejemplos de minería de datos en finanzas
- Aplicaciones de la minería de datos en marketing
- Ejemplos de aplicaciones de minería de datos en el sector sanitario
- Sistemas de recomendación y minería de datos
- Minería de datos para CRM (gestión de relaciones con el cliente)
- Minería de datos mediante el ejemplo de árbol de decisión
- Ejemplo más popular de minería de datos: marketing y ventas
- Grandes empresas que utilizan la minería de datos
- Conclusión
- Lectura recomendada
Ejemplos de minería de datos en la vida real
La importancia de la minería y el análisis de datos crece día a día en nuestra vida real. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones utilizan la minería de datos para el análisis de Big Data.
Veamos cómo nos benefician estas tecnologías.
# 1) Proveedores de servicios móviles
Los proveedores de servicios móviles utilizan la minería de datos para diseñar sus campañas de marketing y evitar que los clientes se trasladen a otros proveedores.
A partir de una gran cantidad de datos, como información de facturación, correo electrónico, mensajes de texto, transmisiones de datos web y servicio al cliente, las herramientas de minería de datos pueden predecir la 'rotación' que les dice a los clientes que buscan cambiar de proveedor.
Con estos resultados, se da una puntuación de probabilidad. Los proveedores de servicios móviles pueden entonces ofrecer incentivos y ofertas a los clientes que corren un mayor riesgo de agitación. Este tipo de minería a menudo es utilizado por los principales proveedores de servicios como banda ancha, telefonía, proveedores de gas, etc.
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# 2) Sector minorista
Data Mining ayuda a los propietarios de supermercados y del sector minorista a conocer las opciones de los clientes. Al observar el historial de compras de los clientes, las herramientas de minería de datos muestran las preferencias de compra de los clientes.
Con la ayuda de estos resultados, los supermercados diseñan la ubicación de los productos en los estantes y presentan ofertas en artículos como cupones en productos que combinan y descuentos especiales en algunos productos.
Estas campañas se basan en la agrupación RFM. RFM significa actualidad, frecuencia y agrupación monetaria. Las promociones y campañas de marketing están personalizadas para estos segmentos. El cliente que gasta mucho pero con menos frecuencia será tratado de manera diferente al cliente que compra cada 2-3 días pero de menor cantidad.
La minería de datos se puede utilizar para recomendar productos y hacer referencias cruzadas de artículos.
Minería de datos en el sector minorista a partir de diferentes fuentes de datos.
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# 3) Inteligencia artificial
Un sistema se vuelve artificialmente inteligente alimentándolo con patrones relevantes. Estos patrones provienen de resultados de minería de datos. Los resultados de los sistemas artificialmente inteligentes también se analizan para determinar su relevancia utilizando técnicas de minería de datos.
Los sistemas de recomendación utilizan técnicas de minería de datos para realizar recomendaciones personalizadas cuando el cliente interactúa con las máquinas. La inteligencia artificial se utiliza en datos extraídos, como dar recomendaciones de productos basadas en el historial de compras pasado del cliente en Amazon.
# 4) Comercio electrónico
Muchos sitios de comercio electrónico utilizan la minería de datos para ofrecer ventas cruzadas y ventas adicionales de sus productos. Los sitios de compras como Amazon, Flipkart muestran 'La gente también ve', 'Compran juntos con frecuencia' a los clientes que interactúan con el sitio.
Estas recomendaciones se proporcionan utilizando la minería de datos sobre el historial de compras de los clientes del sitio web.
# 5) Ciencia e Ingeniería
Con el advenimiento de la minería de datos, las aplicaciones científicas ahora están pasando de técnicas estadísticas al uso de técnicas de “recopilar y almacenar datos”, y luego realizar minería de nuevos datos, generar nuevos resultados y experimentar con el proceso. Se recopila una gran cantidad de datos de dominios científicos como astronomía, geología, sensores satelitales, sistema de posicionamiento global, etc.
La minería de datos en ciencias de la computación ayuda a monitorear el estado del sistema, mejorar su rendimiento, descubrir errores de software, descubrir plagio y descubrir fallas. La minería de datos también ayuda a analizar los comentarios de los usuarios sobre productos, artículos para deducir opiniones y sentimientos de las opiniones.
# 6) Prevención del crimen
La minería de datos detecta valores atípicos en una gran cantidad de datos. Los datos delictivos incluyen todos los detalles del delito que ha ocurrido. Data Mining estudiará los patrones y tendencias y predecirá eventos futuros con mayor precisión.
Las agencias pueden averiguar qué área es más propensa a la delincuencia, cuánto personal policial debe desplegarse, qué grupo de edad debe ser el objetivo, el número de vehículos que se deben analizar, etc.
# 7) Investigación
Los investigadores utilizan herramientas de minería de datos para explorar las asociaciones entre los parámetros bajo investigación, como las condiciones ambientales como la contaminación del aire y la propagación de enfermedades como el asma entre las personas en las regiones específicas.
# 8) Agricultura
Los agricultores usan Data Mining para averiguar el rendimiento de vegetales con la cantidad de agua requerida por las plantas.
# 9) Automatización
Al utilizar la minería de datos, los sistemas informáticos aprenden a reconocer patrones entre los parámetros que se comparan. El sistema almacenará los patrones que serán útiles en el futuro para lograr los objetivos comerciales. Este aprendizaje es automatización, ya que ayuda a cumplir los objetivos a través del aprendizaje automático.
# 10) Precios dinámicos
La minería de datos ayuda a los proveedores de servicios, como los servicios de taxi, a cobrar dinámicamente a los clientes en función de la demanda y la oferta. Es uno de los factores clave para el éxito de las empresas.
# 11) Transporte
La minería de datos ayuda a programar el traslado de vehículos desde los almacenes a los puntos de venta y analiza los patrones de carga del producto.
# 12) Seguro
Los métodos de minería de datos ayudan a pronosticar los clientes que compran las pólizas, analizan los reclamos médicos que se utilizan juntos, descubren comportamientos fraudulentos y clientes de riesgo.
Ejemplos de minería de datos en finanzas
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El sector financiero incluye bancos, compañías de seguros y compañías de inversión. Estas instituciones recopilan una gran cantidad de datos. Los datos suelen ser completos, fiables y de alta calidad y exigen un análisis de datos sistemático.
Para almacenar datos financieros, se construyen almacenes de datos que almacenan datos en forma de cubos de datos. Para analizar estos datos, se utilizan conceptos avanzados de cubo de datos. Los métodos de minería de datos como la agrupación en clústeres y el análisis de valores atípicos, la caracterización se utilizan en el análisis de datos financieros y la minería.
A continuación se indican algunos casos en finanzas en los que se utiliza la minería de datos.
# 1) Predicción del pago de préstamos
Los métodos de minería de datos, como la selección de atributos y la clasificación de atributos, analizarán el historial de pagos del cliente y seleccionarán factores importantes como la relación pago / ingreso, historial crediticio, plazo del préstamo, etc. Los resultados ayudarán a los bancos a decidir su política de concesión de préstamos y también otorgar préstamos a los clientes según análisis factorial.
# 2) Marketing dirigido
Los métodos de minería de datos de agrupación y clasificación ayudarán a encontrar los factores que influyen en las decisiones del cliente hacia la banca. La identificación de clientes con un comportamiento similar facilitará el marketing dirigido.
# 3) Detectar delitos financieros
Los datos bancarios provienen de muchas fuentes diferentes, varias ciudades y diferentes ubicaciones bancarias. Se implementan múltiples herramientas de análisis de datos para estudiar y detectar tendencias inusuales como transacciones de gran valor. Las herramientas de visualización de datos, las herramientas de análisis de valores atípicos, las herramientas de agrupación, etc. se utilizan para identificar las relaciones y los patrones de acción.
La siguiente figura es un estudio de Infosys que muestra la voluntad del cliente de utilizar el sistema bancario en línea en diferentes países. Infosys utilizó Big Data Analytics para este estudio.
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Aplicaciones de la minería de datos en marketing
La minería de datos impulsa la estrategia de marketing de la empresa y promueve los negocios. Es uno de los factores clave para el éxito de las empresas. Se recopila una gran cantidad de datos sobre ventas, compras de clientes, consumo, etc. Estos datos aumentan día a día debido al comercio electrónico.
La minería de datos ayuda a identificar el comportamiento de compra de los clientes, mejorar el servicio al cliente, centrarse en la retención de clientes, mejorar las ventas y reducir el costo de las empresas.
Algunos ejemplos de minería de datos en marketing son:
# 1) Mercado de pronósticos
Para predecir el mercado, los profesionales de marketing utilizarán técnicas de Data Mining como la regresión para estudiar el comportamiento, los cambios y hábitos del cliente, la respuesta del cliente y otros factores como el presupuesto de marketing, otros costos incurridos, etc. En el futuro, será más fácil para los profesionales para predecir los clientes en caso de cambios en los factores.
# 2) Detección de anomalías
Las técnicas de minería de datos se implementan para detectar cualquier anomalía en los datos que pueda causar algún tipo de falla en el sistema. El sistema escaneará miles de entradas complejas para realizar esta operación.
# 3) Seguridad del sistema
Las herramientas de Data Mining detectan intrusiones que pueden dañar la base de datos ofreciendo mayor seguridad a todo el sistema. Estas intrusiones pueden ser en forma de entradas duplicadas, virus en forma de datos de hackers, etc.
Ejemplos de aplicaciones de minería de datos en el sector sanitario
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En el sector sanitario, la minería de datos se está volviendo cada vez más popular y esencial.
Los datos generados por la asistencia sanitaria son complejos y voluminosos. Para evitar el fraude y el abuso médicos, se utilizan herramientas de minería de datos para detectar artículos fraudulentos y así evitar pérdidas.
A continuación se ofrecen algunos ejemplos de minería de datos de la industria de la salud para su referencia.
# 1) Gestión sanitaria
El método de extracción de datos se utiliza para identificar enfermedades crónicas, rastrear regiones de alto riesgo propensas a la propagación de enfermedades y diseñar programas para reducir la propagación de enfermedades. Los profesionales de la salud analizarán las enfermedades, regiones de pacientes con máximos ingresos al hospital.
Con estos datos diseñarán las campañas para la región para concienciar a la gente sobre la enfermedad y ver cómo evitarla. Esto reducirá el número de pacientes ingresados en hospitales.
# 2) Tratamientos efectivos
Mediante la minería de datos, los tratamientos se pueden mejorar. Mediante la comparación continua de síntomas, causas y medicamentos, se puede realizar un análisis de datos para hacer tratamientos efectivos. La minería de datos también se utiliza para el tratamiento de enfermedades específicas y la asociación de efectos secundarios de tratamientos.
# 3) Datos fraudulentos y abusivos
Las aplicaciones de minería de datos se utilizan para encontrar patrones anormales, como resultados de laboratorio, médicos, recetas inadecuadas y reclamaciones médicas fraudulentas.
Sistemas de recomendación y minería de datos
Los sistemas de recomendación brindan a los clientes recomendaciones de productos que pueden ser de interés para los usuarios.
Los elementos recomendados son similares a los elementos consultados por el usuario en el pasado o al observar las preferencias de otros clientes que tienen un gusto similar al del usuario. Este enfoque se denomina enfoque basado en contenido y, de manera apropiada, enfoque colaborativo.
Muchas técnicas como la recuperación de información, estadísticas, aprendizaje automático, etc. se utilizan en los sistemas de recomendación.
Los sistemas de recomendación buscan palabras clave, perfiles de usuario, transacciones de usuario, características comunes entre elementos para estimar un elemento para el usuario. Estos sistemas también encuentran a otros usuarios que tienen un historial similar de compra y predicen artículos que esos usuarios podrían comprar.
Hay muchos desafíos en este enfoque. El sistema de recomendaciones necesita buscar entre millones de datos en tiempo real.
Hay dos tipos de errores cometidos por los sistemas de recomendación:
Falsos negativos y falsos positivos.
Falsos negativos son productos que no fueron recomendados por el sistema pero que el cliente los querría. Falso positivo son productos recomendados por el sistema pero no deseados por el cliente. Otro desafío es la recomendación para los usuarios nuevos sin historial de compras.
Se utiliza una técnica inteligente de respuesta a consultas para analizar la consulta y proporcionar información asociada generalizada relevante para la consulta. Por ejemplo: Se muestra la reseña de los restaurantes en lugar de solo la dirección y el número de teléfono del restaurante buscado.
Minería de datos para CRM (gestión de relaciones con el cliente)
La gestión de relaciones con los clientes se puede reforzar con la minería de datos. Se pueden construir buenas relaciones con los clientes atrayendo a clientes más adecuados, mejor venta cruzada y venta superior, mejor retención.
La minería de datos puede mejorar CRM al:
- La minería de datos puede ayudar a las empresas a crear programas específicos para una mayor respuesta y un mejor ROI.
- Las empresas pueden ofrecer más productos y servicios según lo deseen los clientes a través de la venta ascendente y la venta cruzada, lo que aumenta la satisfacción del cliente.
- Con la minería de datos, una empresa puede detectar qué clientes están buscando otras opciones. Con esa información, las empresas pueden generar ideas para evitar que el cliente se vaya.
La minería de datos ayuda a CRM en:
- Comercialización de bases de datos: El software de marketing permite a las empresas enviar mensajes y correos electrónicos a sus clientes. Esta herramienta, junto con la minería de datos, puede realizar marketing dirigido. Con la minería de datos, se pueden realizar la automatización y la programación de trabajos. Ayuda a tomar mejores decisiones. También ayudará en las decisiones técnicas sobre qué tipo de clientes están interesados en un nuevo producto, qué área de mercado es buena para el lanzamiento del producto.
- Campaña de adquisición de clientes: Con la minería de datos, el profesional del mercado podrá identificar clientes potenciales que desconozcan los productos o nuevos compradores. Podrán diseñar las ofertas e iniciativas para dichos clientes.
- Optimización de campaña: Las empresas utilizan la minería de datos para la eficacia de la campaña. Puede modelar las respuestas de los clientes a las ofertas de marketing.
Minería de datos mediante el ejemplo de árbol de decisión
Los algoritmos de árboles de decisión se denominan CART (árboles de clasificación y regresión). Es un método de aprendizaje supervisado. Una estructura de árbol se basa en las características elegidas, las condiciones para la división y cuándo detenerse. Los árboles de decisión se utilizan para predecir el valor de las variables de clase en función del aprendizaje de los datos de entrenamiento anteriores.
El nodo interno representa un atributo y el nodo hoja representa una etiqueta de clase.
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Los siguientes pasos se utilizan para construir una estructura de árbol de decisiones:
- Coloque el mejor atributo en la parte superior del árbol (raíz).
- Los subconjuntos se crean de tal manera que cada subconjunto representa datos con el mismo valor para un atributo.
- Repita los mismos pasos para encontrar los nodos de hojas de todas las ramas.
Para predecir una etiqueta de clase, el atributo del registro se compara con la raíz del árbol. Al comparar, se elige la siguiente rama. Los nodos internos también se comparan de la misma manera hasta que el nodo hoja alcanzado predice la variable de clase.
Algunos algoritmos utilizados para la inducción del árbol de decisión incluyen el algoritmo de Hunt, CART, ID3, C4.5, SLIQ y SPRINT.
Ejemplo más popular de minería de datos: marketing y ventas
El marketing y las ventas son los dominios en los que las empresas tienen grandes volúmenes de datos.
# 1) Bancos son los primeros usuarios de la tecnología de minería de datos, ya que les ayuda con la evaluación crediticia. La minería de datos analiza qué servicios ofrecidos por los bancos son utilizados por los clientes, qué tipo de clientes usan tarjetas de cajero automático y qué compran generalmente con sus tarjetas (para la venta cruzada).
Los bancos utilizan la minería de datos para analizar las transacciones que realiza el cliente antes de decidir cambiar de banco para reducir el desgaste del cliente. Además, se analizan algunos valores atípicos en las transacciones para detectar fraudes.
# 2) Teléfono celular Empresas utilice técnicas de minería de datos para evitar la agitación. El batido es una medida que muestra el número de clientes que abandonan los servicios. Detecta patrones que muestran cómo los clientes pueden beneficiarse de los servicios para retenerlos.
# 3) Análisis de la cesta de mercado es la técnica para encontrar los grupos de artículos que se compran juntos en las tiendas. El análisis de las transacciones muestra patrones tales como qué cosas se compran juntas a menudo, como pan y mantequilla, o qué artículos tienen un mayor volumen de ventas en ciertos días, como la cerveza los viernes.
Esta información ayuda a planificar los diseños de la tienda, ofreciendo un descuento especial a los artículos que tienen menos demanda, creando ofertas como “compre 2 y obtenga 1 gratis” o “obtenga 50% en la segunda compra”, etc.
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Grandes empresas que utilizan la minería de datos
Algunas empresas en línea que utilizan técnicas de minería de datos se detallan a continuación:
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- AMAZONAS: Amazon usa Text Mining para encontrar el precio más bajo del producto.
- MC Donald's: McDonald's utiliza la minería de datos masivos para mejorar la experiencia de sus clientes. Estudia el patrón de pedidos de los clientes, tiempos de espera, tamaño de los pedidos, etc.
- NETFLIX: Netflix descubre cómo hacer que una película o una serie sea popular entre los clientes utilizando sus conocimientos sobre minería de datos.
Conclusión
La minería de datos se utiliza en diversas aplicaciones como banca, marketing, salud, industrias de telecomunicaciones y muchas otras áreas.
Las técnicas de minería de datos ayudan a las empresas a obtener información bien informada, aumentar su rentabilidad al hacer ajustes en los procesos y operaciones. Es un proceso rápido que ayuda a las empresas a tomar decisiones mediante el análisis de patrones y tendencias ocultos.
¡Consulte nuestro próximo tutorial para saber más sobre el algoritmo de minería de datos del árbol de decisiones!
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