Data mining: descubre información relevante del consumidor

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¿Quieres conocer un proceso para encontrar información importante de tus clientes? Sigue leyendo.

En los últimos años los sistemas de gestión de bases de datos se han desarrollado tanto que, hoy los datos son una excelente fuente de información para la toma de decisiones.

Evidentemente, es necesario contar con métodologías y técnicas para lograr explotar el potencial de los datos de una compañía.

El data mining es uno de los procesos más relevantes para encontrar información importante. De acuerdo con Powerdata, el data mining es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas para convertirlos en información útil que se puede utilizar para, por ejemplo, aumentar ingresos, recortar costes, y más-

En otras palabras, este proceso permite el descubrimiento de patrones, registros inusuales o dependencias. Por tanto, antes de llevar a cabo una estrategia de Big Data vale la pena entender como funciona este proceso.

Sinnexus señala que, el data mining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Y para llevar a cabo la extracción de la información relevante es necesario poner en práctica el siguiente proceso:

1. Determinación de los objetivos

Sólo selecciona los objetivos que deseas alcanzar, y así comenzar el desarrollo del data mining.

2. Preprocesamiento de los datos

Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos.

3. Determinación del modelo

Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación.

4. Análisis de los resultados

Por último, se verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica.

Todo este proceso permite al cliente evaluar si la información es novedosa y si le aportan un nuevo conocimiento para optimizar sus decisiones.

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