Ya hemos hablado respecto al tema de Big Data, pero hoy queremos nombrarte algunas de las técnicas que se pueden usar en el análisis de datos, las cuales son prácticas para manejar y caracterizar estos grandes volúmenes de información.
1. Reglas de asociación:
Mediante esta técnica, se pueden descubrir relaciones interesantes entre variables en bases de datos de gran tamaño.
El mejor ejemplo para esta técnica es el carro de compras del supermercado, donde se han podido establecer “normas” que especifican cuáles productos se compran en conjunto; uno de los más mencionados sería que los compradores que llevan nachos, también llevan cerveza.
Te dejamos estos ejemplos en los que se están utilizando las reglas de asociación:
– Organizar los productos dentro de los supermercados en una mejor proximidad entre ellos para aumentar las ventas.
– Clasificar ofertas de productos para ofrecerle a los visitantes de los sitios web, de acuerdo a los registros que brinda el servidor.
– Analizar datos biológicos para descubrir nuevas relaciones.
– Monitorear los registros de los sistemas para detectar alguna actividad maliciosa.
2. Algoritmos genéticos.
Esta técnica se basa principalmente en la forma en que funciona la evolución, donde se definen mecanismos como la herencia, la mutación y la selección natural; permitiendo que las soluciones sean útiles a problemas que sean identificados bajo estos puntos de análisis.
Los algoritmos pueden ser usados para:
– Definición de la programación de la TV, identificación de horario (infantil, familiar, etc).
– Capacitar a los médicos para las salas de urgencia en los hospitales.
– Definir audiencias para generación de contenidos multimedia en la nueva era de las redes sociales.
3. Machine Learning.
Esta técnica debe incluir un software que aprende de los datos, generando predicciones altamente acertadas de acuerdo a datos históricos que se tienen en el sistema.
El aprendizaje automático se usa para:
– Recomendar la siguiente serie en tu servicio de streaming, o la siguiente canción en tu playlist.
– Definir tasas de facturación legales.
– Definir y pulir el contenido más efectivo para captar los clientes desde tu web.
4. Análisis de Sentimientos.
El análisis de sentimientos parte de un tema y ayuda a conocer el nivel de agrado de los clientes frente a este. Aunque es una técnica con un alto grado de desgaste es muy efectiva para mejorar las experiencias de los clientes.
El análisis de sentimientos puede usarse para:
– Mejorar el servicio de atención dentro de un hotel.
– Personalizar los incentivos y servicios en un concesionario de vehículos.
– Determinar puntos de cajero electrónico de acuerdo a la satisfacción ligada a la ubicación geográfica.
Minería de datos.
Acá lo que se intenta es descubrir patrones en grandes volúmenes de datos para poder transformar la información a una estructura entendible para un uso posterior.
la minería se puede usar para:
– Determinar los segmentos con mayor probabilidad de responder a una oferta.
– Identificar las características de los empleados más exitosos.
– Análisis de la cesta de mercado para modelar el comportamiento de compra de los clientes.
Aunque estas técnicas no son todas las existentes para trabajar dentro del análisis de datos, te dejamos las que nos parecen más relevantes y en las que puedes encontrar numerosas soluciones para el desarrollo de una buena estrategia de análisis. Recuerda que en DBA Experts estamos atentos para colaborarte en tus diagnósticos y/o posibles soluciones a tus problemas de datos.
