DATA MINING - Mapa Mental

DATA MINING

es un proceso técnico, automático o semiautomático, que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento. Busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados, como indica el SAS Institute, uno de los referentes mundiales en analítica de negocios.

El data mining posibilita, entre otros aspectos:

Limpiar los datos de ruido y repeticiones.
Extraer la información relevante y utilizarla para evaluar posibles resultados.
Tomar mejores decisiones de negocio con mayor rapidez.

EJEMPLOS

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Marketing'. La minería de datos se utiliza para explorar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado. Analizando las relaciones entre parámetros como edad de los clientes, género, gustos, etc., es posible adivinar su comportamiento para dirigir campañas personalizadas de fidelización o captación.

Medicina. La minería de datos favorece diagnósticos más precisos. Al contar con toda la información del paciente —historial, examen físico y patrones de terapias anteriores— se pueden prescribir tratamientos más efectivos. También posibilita una gestión más eficaz, eficiente y económica de los recursos sanitarios al identificar riesgos, predecir enfermedades en ciertos segmentos de la población o pronosticar la duración del ingreso hospitalario.

Televisión y radio. Hay cadenas que aplican la minería de datos en tiempo real a sus registros de audiencia en televisión online (IPTV) y radio. Estos sistemas recaban y analizan sobre la marcha información anónima de las visualizaciones, las retransmisiones y la programación de los canales. Gracias al data mining se pueden emitir recomendaciones personalizadas a los radioyentes y telespectadores, conocer en directo sus intereses y su actividad, y entender mejor su conducta.

Banca. Los bancos recurren a la minería de datos para entender mejor los riesgos del mercado. Es habitual que se aplique a la calificación crediticia (rating) y a sistemas inteligentes antifraude para analizar transacciones, movimientos de tarjetas, patrones de compra y datos financieros de los clientes. El data mining también permite a la banca conocer más sobre nuestras preferencias o hábitos en internet para optimizar el retorno de sus campañas de marketing, estudiar el rendimiento de los canales de venta o gestionar las obligaciones de cumplimiento de las regulaciones.

Comercio minorista. Los supermercados, por ejemplo, emplean los patrones de compra conjunta para identificar asociaciones de productos y decidir cómo situarlos en los diferentes pasillos y estanterías de los lineales. El data mining detecta además qué ofertas son las más valoradas por los clientes o incrementa la venta en la cola de caja.

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