Big data es uno de los aspectos más importantes de la historia de crecimiento de cualquier marca hoy, tanto grande como pequeña. En la actualidad, las empresas están utilizando análisis de big data para alcanzar objetivos importantes en sus empresas, tanto en términos de satisfacción del cliente como de crecimiento de la organización.
Según un estudio realizado en 2024, los servidores empresariales globales procesarán datos digitales anuales equivalentes a una pila de libros que se extenderán más de 4.37 años a Alpha Centauri, el sistema de inicio más cercano en la Vía Láctea.
Esto significa que hay tantos datos en el mundo que es difícil de analizar y mucho menos para que la gente los entienda.
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Al mismo tiempo, es importante comprender que comprender y analizar big data es importante para el crecimiento y la expansión exitosos de una organización.
Es por eso que las técnicas de minería de datos son muy útiles, ya que pueden ayudar a las empresas a analizar grandes datos de manera efectiva. Aunque existen múltiples técnicas de minería de datos disponibles, atienden a diferentes problemas y proporcionan información sobre esos problemas comerciales posteriores.
Técnicas de minería de datos:
- Anomalía o detección de valores atípicos
Una técnica de minería de datos, anomalía o detección de valores atípicos, es una técnica que busca elementos de datos en un conjunto de datos que son similares a un patrón proyectado o un comportamiento esperado.
También referidas como valores atípicos, las anomalías proporcionan información crítica y procesable para marcas y organizaciones. Como un valor atípico es un objeto que se desvía significativamente del promedio general dentro de un conjunto de base de datos o combinación de datos.
Es diferente del resto de los datos y es por eso que los datos atípicos requieren atención y análisis adicionales, ya que proporcionan una perspectiva diferente a un problema en particular. Este tipo de técnica de minería de datos se puede utilizar para detectar fraudes y riesgos dentro de un sistema crítico.
Son ideales en una situación en la que las características únicas de los datos pueden analizarse de manera adecuada y ayudan al analista a descubrir cualquier deficiencia en el sistema.
Esto a su vez puede indicar acciones fraudulentas, procedimientos defectuosos o áreas donde cierta teoría no es válida, lo que hace que el proceso de instalación de un sistema adecuado en su lugar, sea seguro y efectivo.
Es importante tener en cuenta que los valores atípicos son muy comunes en grandes conjuntos de datos. Si bien los valores atípicos no siempre son negativos, pueden ayudar a una marca a encontrar cosas únicas que están sucediendo en los conjuntos de datos.
Cualquiera sea el caso, los hallazgos deducidos por anomalías o detección atípica requerirán un análisis más profundo para alcanzar resultados concluyentes.
- Aprendizaje de reglas de asociación
Este tipo de técnica de minería de datos se basa en el descubrimiento de relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. Este tipo de técnica de minería de datos se utiliza para descubrir patrones ocultos en los datos.
Se pueden usar para identificar variables dentro de los datos y co-ocurrencias de diferentes variables que aparecen con las frecuencias más altas. Ampliamente utilizado en tiendas minoristas, la técnica de la regla de asociación se utiliza para encontrar patrones en los datos del punto de venta.
Estos datos pueden usarse para recomendar nuevos productos, especialmente para averiguar qué tipo de productos la gente recomienda a otros o para descubrir nuevos productos para recomendar a los clientes.
Una técnica de minería de datos muy útil, el aprendizaje de reglas de asociación se puede utilizar para aumentar efectivamente la tasa de conversión de la marca. Walmart implementó un buen ejemplo de la efectividad del aprendizaje asociativo en 2004.
A través de esta técnica de minería de datos, se descubrió que las ventas de pop-ups de Strawberry aumentaron siete veces antes de un huracán. Desde este hallazgo, Walmart ha estado colocando este producto en las cajas antes de un huracán, creando así mejores conversiones de ventas.
- Análisis de agrupamiento
Definido como el proceso de identificación de conjuntos de datos que son similares entre sí, el análisis de agrupamiento ayuda a los especialistas en marketing a comprender tanto las similitudes como las diferencias en los datos.
Como los clústeres tienen rasgos comunes, se pueden usar para mejorar los algoritmos de orientación. Por ejemplo, si un grupo particular de clientes está comprando una marca particular de productos, se puede crear una campaña específica para ayudar a la venta de ese producto.
Comprender esto puede ayudar a las marcas a aumentar efectivamente sus tasas de conversión de ventas, aumentando así el poder y el compromiso de la marca. Además, la creación de personas también es el resultado del análisis de agrupamiento.
Las personas se definen como personajes ficticios que representan diferentes tipos de usuarios dentro de una actitud demográfica específica, que podría usar un sitio web, marca o producto de manera similar.
Como este es un aspecto importante del análisis de agrupamiento, las personas ayudan a las marcas a tomar decisiones de marketing inteligentes y a crear campañas potentes también.
- Análisis de clasificación
Un proceso sistemático para obtener información importante y relevante sobre metadatos (que son datos sobre datos) y datos, el análisis de clasificación ayuda a las marcas a identificar diferentes categorías de datos.
La clasificación del análisis está estrechamente vinculada al análisis de conglomerados, ya que efectivamente toman mejores decisiones sobre los datos. El correo electrónico es un ejemplo bien conocido de análisis de clasificación, ya que utiliza algoritmos para aclarar correos dependiendo de si son legítimos o no deseados.
Esto se realiza mediante el uso de los datos en el correo, por ejemplo, palabras y archivos adjuntos que indican si son correos no deseados o legítimos.
- Análisis de regresión
Otra herramienta de minería de datos, el análisis de regresión, ayuda a las marcas a definir la dependencia entre variables. Esta técnica de minería de datos se basa en la suposición de un efecto casual unidireccional de una variable a la respuesta de otra variable.
Si bien las variables independientes pueden verse afectadas entre sí, la dependencia generalmente no se ve afectada en ambos sentidos, como es el caso del análisis de correlación. Un análisis de regresión puede mostrar que una variable depende de otra, no viceversa.
Como el análisis de regresión es ideal para determinar la satisfacción del cliente, puede ayudar a las marcas a descubrir nuevos y diferentes conocimientos sobre la lealtad del cliente y cómo los factores externos pueden afectar los niveles de servicio, por ejemplo, las condiciones climáticas.
Un buen ejemplo de análisis de regresión es el uso de esta técnica de minería de datos para relacionar personas en portales de citas. Muchos sitios web utilizan variables para unir a las personas según sus gustos, intereses y pasatiempos.