El arte de convertir Datos en Acciones

data mining y big data ¿Como realmente me ayudan a tomar decisiones?

Data Mining. Soluciones que nos aporta.

wp-data-mining-ClasificarCuando hablamos de datamining nos vienen a la cabeza complicados algoritmos basados en las matemáticas, la estadística, la probabilidad, la ciencia computacional, la programación, etc. Pero, ¿cuáles son los principales situaciones que nos resuelven?.
Normalmente existen tres grandes grupos, en función del objetivo perseguido:

  • CLASIFICACIÓN:

Desde siempre el hombre ha intentado ordenar lo que le envuelve y encontar criterios para hacerlo. Nos puede interesar tanto
clasificar: determinar si un cliente, en concreto, dejará de comprarnos y en consecuencia lo perderemos, si nos comprará un determinado producto, si reaccionará a una determinada oferta, si intentará estafarnos, si estará satisfecho con un servicio, si abandonará nuestro pagina web i no comprará, etc.
como encontrar los criterios para hacerlo: reglas de clasificación, árboles de decisión, etc que nos permita comprender dicho comportamiento.
Se trata de determinar el valor (p.e. “si” / “no”) de un atributo (comprará producto= “Y”) para un registro en concreto (cliente= “X”)

  • ASOCIACIÓN:

A diferencia del anterior, no buscamos determinar el valor de un atributo en concreto, se trata de buscar reglas que asocien unos atributos con otros, del tipo “Si…ocurre esto… entonces…tambien ocurre esto otro,,.”. Es típico en el área comercial hablar del “basket analysis” (analisis del carro de compra): con el famosos ejemplo de “si un cliente compra= “pañales”, entonces compra=”cerveza” (ojo, con una probabilidad Z). Este tipo de análisis se puede extrapolar a infinidad de circunstancias:
si cliente=”baja consumo” y ultimo producto comprado=”Z”, entonces cliente=”perdido”.
si usuario visita la pagina=”3” y luego pagina=”7” entonces cliente visita pagina=”9” y “abandona la web”.

  • AGRUPACIÓN:

Es lo que en Marketing se denomina segmentación. Aqui lo que queremos resolver es la agrupación en grupos en los que los “individuos” se parezcan entre ellos lo maximo (intragrupo) y que los “grupos” difieran entre ellos el máximo (intergrupo). Si conseguimos encontar diferentes grupos y los analizamos, podemos determinar necesidades diferentes, estrategias comerciales diferentes (politica de precios, producto a comercializar, comunicación, promociones, ofertas, etc.)

¿Qué otros tipos de problemas soluciona el big data y el data mining?

Data Analytics

! Comentario

  1. 27 abril, 2016    

    Big data estrat gico, anal tica procesable, inform tica in memory y ecosistemas integrados

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *

Puedes usar las siguientes etiquetas y atributos HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>