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Minería de datos en Azure ML Studio

Viernes 15 de Febrero 2019.
Tiempo de Lectura: 2 minutos.
Por Carlos Chaves




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¿Qué es la minería de datos?


La minería de datos es un proceso de Descubrimiento de Conocimientos en Bases de Datos (KDD), que identifica patrones relevantes en los datos, para que las personas puedan obtener un conocimiento útil, válido y pertinente que pueden usar para tomar decisiones en los negocios.Es importante enfatizar que, antes de iniciar el proceso de extracción de datos, es necesario ejecutar tareas previas para la selección y el preprocesamiento o transformación de los datos.

Beneficios de la minería de datos


Análisis y gestión del mercado
  • Perfil del cliente: la minería de datos ayuda a determinar qué tipo de personas compran un producto específico.

  • Identificación de los requisitos del cliente: la extracción de datos ayuda a identificar los mejores productos para diferentes clientes. También predice factores que pueden atraer nuevos clientes.

  • Análisis de mercado cruzado: la minería de datos realiza asociaciones / correlaciones entre una o más ventas de productos.

  • Target Marketing: la minería de datos ayuda a encontrar grupos de clientes modelo que comparten las mismas características, como intereses, hábitos de gasto, ingresos, etc.

  • Determinación de patrones de compra del cliente: La extracción de datos ayuda a determinar los patrones de compra del cliente.

  • Proporcionar información resumida: la minería de datos proporciona una variedad multidimensionales de informes resumidos .

Análisis corporativo y gestión de riesgos
  • Planificación financiera y evaluación de activos: para análisis / predicción del flujo de efectivo y análisis de reclamos contingentes para evaluar activos.

  • Planificación de recursos: para resumir y comparar recursos y gastos.

  • Competencia: para el seguimiento de competidores y tendencias del mercado.

Detección de fraude
  • La minería de datos también se utiliza en servicios de tarjetas de crédito y telecomunicaciones para detectar fraudes. En el fraude de telecomunicaciones, es útil encontrar el destino, la duración y la hora del día o la semana de la llamada telefónica. También analiza cuándo se desvían las normas esperadas.

Minería de datos con Azure ML Studio

Minería de datos con Azure ML Studio Azure Machine Learning Studio tiene una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje automático disponibles, junto con módulos que ayudan con la entrada, salida, preparación y visualización de datos. Usando estos componentes, puede desarrollar experimentos de análisis predictivo, repetirlos y usarlos para entrenar su modelo.

De esta manera, puede operar su modelo con un solo clic en la nube de Azure, de modo que se pueda usar para puntuar nuevos datos.

Si bien la minería de datos no es una práctica reciente, sus muchas ventajas la han hecho esencial para las empresas. Azure ML permite a los usuarios calcular y manipular con gran facilidad los volúmenes de datos desde la plataforma en la nube.

Debido al énfasis de la minería de datos en encontrar patrones repetitivos, se ha vuelto muy diverso pues asiste en las áreas de análisis de gestión y marketing, así como en la detección de fraudes.
Hoy en día, la minería de datos proporciona un análisis predictivo preciso relacionado con temas importantes, ya que puede complementarse con una herramienta de administración fácil como Azure ML.

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