Minería de datos: aplicaciones y tendencias

La minería de datos se utiliza ampliamente en diversas áreas. Hay varios sistemas de minería de datos comerciales disponibles en la actualidad y, sin embargo, existen muchos desafíos en este campo. En este tutorial, discutiremos las aplicaciones y la tendencia de la minería de datos.

Aplicaciones de minería de datos

Aquí está la lista de áreas donde la minería de datos se usa ampliamente:

  • Análisis de datos financieros
  • Industria minorista
  • Industria de las telecomunicaciones
  • Análisis de datos biológicos
  • Otras aplicaciones científicas
  • Detección de intrusiones

Análisis de datos financieros

Los datos financieros en la industria bancaria y financiera son generalmente confiables y de alta calidad, lo que facilita el análisis y la extracción de datos sistemáticos. Algunos de los casos típicos son los siguientes:

  • Diseño y construcción de data warehouses para análisis de datos multidimensionales y minería de datos.

  • Predicción de pagos de préstamos y análisis de políticas de crédito de clientes.

  • Clasificación y agrupación de clientes para marketing dirigido.

  • Detección de blanqueo de capitales y otros delitos financieros.

Industria minorista

La minería de datos tiene su gran aplicación en la industria minorista porque recopila una gran cantidad de datos de ventas, historial de compras de clientes, transporte de mercancías, consumo y servicios. Es natural que la cantidad de datos recopilados continúe expandiéndose rápidamente debido a la creciente facilidad, disponibilidad y popularidad de la web.

La minería de datos en la industria minorista ayuda a identificar los patrones y tendencias de compra de los clientes que conducen a una mejor calidad del servicio al cliente y una buena retención y satisfacción del cliente. Aquí está la lista de ejemplos de minería de datos en la industria minorista:

  • Diseño y Construcción de almacenes de datos basados ​​en los beneficios de la minería de datos.

  • Análisis multidimensional de ventas, clientes, productos, tiempo y región.

  • Análisis de efectividad de campañas comerciales.

  • Retención de clientes.

  • Recomendación de productos y referencias cruzadas de artículos.

Industria de las telecomunicaciones

Hoy en día, la industria de las telecomunicaciones es una de las industrias más emergentes que ofrece diversos servicios como fax, buscapersonas, teléfono celular, mensajería por Internet, imágenes, correo electrónico, transmisión de datos web, etc. Debido al desarrollo de nuevas tecnologías informáticas y de comunicación, el La industria de las telecomunicaciones se está expandiendo rápidamente. Esta es la razón por la que la minería de datos se vuelve muy importante para ayudar y comprender el negocio.

La minería de datos en la industria de las telecomunicaciones ayuda a identificar los patrones de telecomunicaciones, detectar actividades fraudulentas, hacer un mejor uso de los recursos y mejorar la calidad del servicio. Aquí está la lista de ejemplos para los cuales la minería de datos mejora los servicios de telecomunicaciones:

  • Análisis multidimensional de datos de telecomunicaciones.

  • Análisis de patrones fraudulentos.

  • Identificación de patrones inusuales.

  • Análisis de asociación multidimensional y patrones secuenciales.

  • Servicios de telecomunicaciones móviles.

  • Uso de herramientas de visualización en el análisis de datos de telecomunicaciones.

Análisis de datos biológicos

En los últimos tiempos, hemos visto un enorme crecimiento en el campo de la biología, como la genómica, la proteómica, la genómica funcional y la investigación biomédica. La minería de datos biológicos es una parte muy importante de la bioinformática. A continuación se muestran los aspectos en los que la minería de datos contribuye al análisis de datos biológicos:

  • Integración semántica de bases de datos genómicas y proteómicas heterogéneas y distribuidas.

  • Alineación, indexación, búsqueda de similitudes y análisis comparativo de múltiples secuencias de nucleótidos.

  • Descubrimiento de patrones estructurales y análisis de redes genéticas y rutas proteicas.

  • Análisis de asociación y trayectoria.

  • Herramientas de visualización en el análisis de datos genéticos.

Otras aplicaciones científicas

Las aplicaciones discutidas anteriormente tienden a manejar conjuntos de datos relativamente pequeños y homogéneos para los cuales las técnicas estadísticas son apropiadas. Se ha recopilado una gran cantidad de datos de dominios científicos como las geociencias, la astronomía, etc. Se está generando una gran cantidad de conjuntos de datos debido a las rápidas simulaciones numéricas en diversos campos, como el modelado climático y de ecosistemas, la ingeniería química, la dinámica de fluidos, etc. . A continuación se muestran las aplicaciones de la minería de datos en el campo de las aplicaciones científicas:

  • Data Warehouses y preprocesamiento de datos.
  • Minería basada en gráficos.
  • Visualización y conocimiento específico del dominio.

Detección de intrusiones

La intrusión se refiere a cualquier tipo de acción que amenace la integridad, la confidencialidad o la disponibilidad de los recursos de la red. En este mundo de conectividad, la seguridad se ha convertido en el principal problema. Con un mayor uso de Internet y la disponibilidad de las herramientas y trucos para la intrusión y el ataque a la red, la detección de intrusiones se convirtió en un componente crítico de la administración de la red. Aquí está la lista de áreas en las que se puede aplicar la tecnología de minería de datos para la detección de intrusos:

  • Desarrollo de algoritmo de minería de datos para detección de intrusos.

  • Análisis de asociación y correlación, agregación para ayudar a seleccionar y construir atributos discriminatorios.

  • Análisis de datos de Stream.

  • Minería de datos distribuida.

  • Herramientas de visualización y consulta.

Productos del sistema de minería de datos

Hay muchos productos de sistemas de minería de datos y aplicaciones de minería de datos de dominios específicos. Los nuevos sistemas y aplicaciones de minería de datos se están agregando a los sistemas anteriores. Además, se están realizando esfuerzos para estandarizar los lenguajes de minería de datos.

Elegir un sistema de minería de datos

La selección de un sistema de minería de datos depende de las siguientes características:

  • Data Types- El sistema de minería de datos puede manejar texto formateado, datos basados ​​en registros y datos relacionales. Los datos también pueden estar en texto ASCII, datos de bases de datos relacionales o datos de almacenamiento de datos. Por lo tanto, debemos verificar qué formato exacto puede manejar el sistema de minería de datos.

  • System Issues- Debemos considerar la compatibilidad de un sistema de minería de datos con diferentes sistemas operativos. Un sistema de minería de datos puede ejecutarse en un solo sistema operativo o en varios. También existen sistemas de minería de datos que proporcionan interfaces de usuario basadas en web y permiten datos XML como entrada.

  • Data Sources- Las fuentes de datos se refieren a los formatos de datos en los que operará el sistema de minería de datos. Algunos sistemas de minería de datos pueden funcionar solo en archivos de texto ASCII, mientras que otros en múltiples fuentes relacionales. El sistema de minería de datos también debe admitir conexiones ODBC u OLE DB para conexiones ODBC.

  • Data Mining functions and methodologies - Hay algunos sistemas de minería de datos que proporcionan solo una función de minería de datos, como clasificación, mientras que otros proporcionan múltiples funciones de minería de datos como descripción de conceptos, análisis OLAP impulsado por descubrimiento, minería de asociaciones, análisis de vínculos, análisis estadístico, clasificación, predicción, agrupación, análisis de valores atípicos, búsqueda de similitudes, etc.

  • Coupling data mining with databases or data warehouse systems- Los sistemas de minería de datos deben combinarse con una base de datos o un sistema de almacenamiento de datos. Los componentes acoplados están integrados en un entorno de procesamiento de información uniforme. Estos son los tipos de acoplamiento que se enumeran a continuación:

    • Sin acoplamiento
    • Bajo acoplamiento
    • Acoplamiento semi apretado
    • Acoplamiento apretado

  • Scalability - Hay dos problemas de escalabilidad en la minería de datos -

    • Row (Database size) Scalability- Un sistema de minería de datos se considera escalable por filas cuando el número o las filas se amplían 10 veces. No se necesitan más de 10 veces para ejecutar una consulta.

    • Column (Dimension) Salability - Un sistema de minería de datos se considera escalable por columnas si el tiempo de ejecución de la consulta de minería aumenta linealmente con el número de columnas.

  • Visualization Tools - La visualización en la minería de datos se puede clasificar de la siguiente manera -

    • Visualización de datos
    • Visualización de resultados de minería
    • Visualización de procesos mineros
    • Minería de datos visual

  • Data Mining query language and graphical user interface- Una interfaz gráfica de usuario fácil de usar es importante para promover la minería de datos interactiva guiada por el usuario. A diferencia de los sistemas de bases de datos relacionales, los sistemas de minería de datos no comparten el lenguaje de consulta de minería de datos subyacente.

Tendencias en minería de datos

Los conceptos de minería de datos aún están evolucionando y aquí están las últimas tendencias que podemos ver en este campo:

  • Exploración de aplicaciones.

  • Métodos de minería de datos escalables e interactivos.

  • Integración de minería de datos con sistemas de bases de datos, sistemas de almacenamiento de datos y sistemas de bases de datos web.

  • SStandardización del lenguaje de consulta de minería de datos.

  • Minería de datos visual.

  • Nuevos métodos para extraer tipos de datos complejos.

  • Minería de datos biológicos.

  • Minería de datos e ingeniería de software.

  • Minería web.

  • Minería de datos distribuida.

  • Minería de datos en tiempo real.

  • Minería de datos de múltiples bases de datos.

  • Protección de la privacidad y seguridad de la información en minería de datos.