En la actualidad, la cantidad de datos que los humanos recopilan es tan grande que sería imposible clasificarlos manualmente. Para ayudarnos a entender toda la información disponible, los científicos de datos han desarrollado un potente software de minería de datos que clasifica los datos sin esfuerzo utilizando una variedad de métodos complejos. Estos incluyen herramientas de análisis de datos que utilizan algoritmos especializados combinados con inteligencia artificial (IA) y sistemas de aprendizaje automático para recopilar la información más precisa y útil rápidamente. ¹

El análisis predictivo es una de las herramientas más importantes que han surgido como resultado de las técnicas modernas de minería de datos. Ofrece a las empresas la capacidad de hacer predicciones precisas utilizando una combinación de estadísticas actuales y datos históricos, a menudo modelados con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático. ²

Por lo general, esto implica el uso de potentes computadoras para analizar enormes cantidades de datos, realizar miles de millones de cálculos por segundo y encontrar patrones que a los humanos les llevaría años o décadas descubrir. Los meteorólogos, los analistas financieros, las compañías de seguros y los comerciantes utilizan el análisis predictivo para tomar decisiones más informadas sobre los próximos eventos y el comportamiento futuro. ³

Continúe leyendo para explorar los usos de la minería de datos y varios de los mejores programas de minería de datos disponibles actualmente.

Las herramientas de minería de datos se utilizan para encontrar patrones, estadísticas, resultados y otra información útil dentro de grandes conjuntos de datos sin filtrar, conocidos como big data. Las empresas las utilizan para convertir los datos sin procesar en información útil y completa que luego se puede utilizar para orientar las decisiones comerciales. ⁴

El software de minería de datos se utiliza principalmente para ayudar en el análisis de datos . Los casos más comunes de minería de datos en la vida cotidiana incluyen: ⁵

• Datos recopilados por los proveedores de software de correo electrónico para filtrar el spam
• Información recopilada por sitios de redes sociales para canalizar anuncios de manera más efectiva
• Estadísticas de ventas y marketing recopiladas por minoristas para llegar a los clientes de manera más eficaz
• Información recopilada por empresas de calificación crediticia para realizar evaluaciones de riesgo precisas

Algunos de estos objetivos, como el filtrado de correo basura, se pueden lograr con relativa facilidad utilizando sólo unos pocos datos disponibles. Otros, como la calificación crediticia, requieren algoritmos complejos para clasificar, con precisión, enormes cantidades de datos no coincidentes recopilados de distintas fuentes. ⁶

Las empresas que utilizan software de minería de datos suelen recopilar todos sus datos en un único “almacén” virtual. Esto facilita que los científicos de datos desarrollen programas automatizados que validan constantemente los datos del nuevo almacén para proporcionar la información más actualizada y precisa. ⁴

La gran mayoría del software de minería de datos está escrito en los lenguajes de programación Python y R. Sin embargo, los programadores inexpertos también pueden acceder al poder del análisis de datos utilizando una de las muchas interfaces gráficas de usuario (GUI) disponibles. ⁷

 

Oracle Data Miner es una interfaz gráfica de usuario incluida en el componente Advanced Analytics de uno de los proveedores de bases de datos más populares del mundo. Las funciones incluyen algoritmos de clasificación, predicción, regresión y asociaciones, además de funciones adicionales como análisis especializados y detección de anomalías. ⁸ Para las empresas que ya utilizan el software de Oracle, Oracle Data Miner funcionará sin problemas con las bases de datos Oracle preexistentes, lo que facilita la instalación y configuración iniciales.

 

 

SPSS Modeler de IBM es una plataforma de análisis muy avanzada que utilizan los científicos de datos para iniciativas a gran escala. Es una de las principales soluciones de aprendizaje automático y visualización basadas en GUI del mundo, con seguridad de clase empresarial y alta escalabilidad. ⁹

 

 

RapidMiner es uno de los programas de minería de datos “sin código” más populares, en gran medida debido a su interfaz fácil de usar y su código de fuente abierta. Su interfaz simple esconde un back end potente, con funciones que incluyen minería de texto, preparación de datos, aprendizaje automático y modelado predictivo. ¹⁰

 

 

KNIME es una plataforma de análisis de datos de código abierto y gratuita desarrollada para la investigación y la colaboración por ingenieros de software alemanes de la Universidad de Constanza. El sistema modular permite una fácil integración de conjuntos de datos externos y complementos adicionales, con visualizaciones de datos y ejecución de procesos simples. ¹¹

 

 

Orange es otro conjunto de herramientas de minería de datos de código abierto que ofrece una gran cantidad de funciones, desde aprendizaje automático hasta visualizaciones interactivas. Escrito en Python, el sistema basado en componentes utiliza flujos de trabajo y se pueden agregar funcionalidades adicionales a su conjunto de widgets base (datos, visualización, clasificación, regresión, evaluación y sin supervisión). ¹²

 

El análisis predictivo es una herramienta muy prometedora para el futuro. Con un crecimiento previsto del 24,5 % entre 2019 y 2026, es probable que la demanda de expertos en este campo dinámico siga siendo alta. ¹³

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