¿Qué son las técnicas de minería de datos?
¿Qué son las técnicas de minería de datos?
Las técnicas de minería de datos permiten a las organizaciones descubrir patrones y relaciones sutiles dentro de sus datos. Convierten los datos sin procesar en conocimiento práctico que se puede utilizar para resolver problemas, analizar el impacto futuro de las decisiones empresariales y aumentar los márgenes de beneficio. En esta guía, se exploran varias técnicas de minería de datos y se describe cómo implementarlas en AWS.
Las organizaciones almacenan y procesan grandes volúmenes de información de varios procesos empresariales. La minería de datos les ayuda a obtener información valiosa a partir de datos históricos mediante el modelado de datos y el análisis predictivo. La minería de datos moderna suele utilizar tecnologías de inteligencia artificial y machine learning (IA/ML) para acelerar la información empresarial y obtener mejores resultados.
Sin embargo, las empresas se enfrentan a desafíos a la hora de realizar el descubrimiento de conocimientos con una infraestructura local. En concreto, necesitan integrar las herramientas de minería de datos con diversos orígenes de datos, conectarse con aplicaciones de terceros e informar a las diversas partes interesadas sobre los resultados. La infraestructura convencional puede hacerlo, pero a un costo elevado.
AWS ofrece servicios administrados que ayudan a las organizaciones a escalar sus procesos de minería de datos en la nube. Combinamos potentes capacidades de minería de datos, experiencia en IA generativa y prácticas recomendadas de gobernanza de datos con Amazon SageMaker. Esto permite a los científicos de datos unificar los datos de diversos orígenes, ejecutar consultas de análisis de datos complejas y supervisar los datos en función de las políticas de seguridad de manera más eficaz.
Además de mejorar el flujo de datos, las organizaciones pueden ofrecer análisis avanzados de forma más asequible sin tener que aprovisionar su propia infraestructura. Por ejemplo, Lennar transformó su base para los datos con Amazon Sagemaker Unified Studio y Amazon Sagemaker Lakehouse, lo que permitió a su equipo de datos obtener información empresarial de manera más eficaz.
A continuación, se explican varias técnicas de minería de datos y el aporte de las herramientas de AWS.
¿Cómo se usa el preprocesamiento de datos en la minería de datos?
El preprocesamiento de datos transforma los datos sin procesar en un formato comprensible para las redes neuronales de minería de datos. Es una parte fundamental de la minería de datos porque influye significativamente en el rendimiento del modelo de datos. A menudo, los datos sin procesar pueden contener errores, duplicaciones y falta de información que pueden afectar negativamente al resultado del modelo. Con el preprocesamiento de datos, puede limpiarlos y eliminar dichas anomalías. Además, los científicos de datos pueden seleccionar características específicas que contribuyan a la información empresarial y eliminen la información innecesaria. Por ejemplo, al predecir la pérdida de clientes, debe seleccionar características como el uso mensual promedio, la fecha del último inicio de sesión y la frecuencia de las solicitudes de soporte. A esta característica la denominamos ingeniería, que permite reducir los recursos informáticos necesarios para la minería de datos.
Amazon SageMaker Data Wrangler es una herramienta de preparación de datos que ayuda a mejorar la calidad de los datos y, en consecuencia, los resultados de los análisis. Puede usar Amazon SageMaker Data Wrangler en varios orígenes de datos conectados a su canalización de datos. En lugar de pasar horas limpiando datos, Amazon SageMaker Data Wrangler lo hace en cuestión de minutos, gracias a su enfoque sin código. A continuación, le mostramos cómo preparar los datos para su modelo de machine learning con SageMaker Data Wrangler.
Paso 1: Selección y consulta
Utilice el generador de consultas visuales para acceder a datos tabulares, de imágenes y de texto y recuperarlos en el almacenamiento de AWS y de terceros. Luego, aplique los hallazgos de los informes de calidad de los datos para detectar anomalías, como valores atípicos, desequilibrios de clases y fugas de datos.
Paso 2: Limpieza y enriquecimiento
Modifique sus datos con transformaciones prediseñadas de PySpark y una interfaz de lenguaje natural. Amazon SageMaker Data Wrangler admite transformaciones de datos comunes, como la vectorización de texto, la presentación de datos de fecha y hora, la codificación y el equilibrado de datos. Además, puede crear fácilmente transformaciones personalizadas que se adapten a su caso de uso.
Paso 3: Visualización y comprensión
Valide los datos preparados con gráficos, diagramas y otras herramientas visuales. A continuación, ejecute un análisis rápido para predecir el resultado del modelo antes de entrenarlo realmente.
¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
El análisis exploratorio de datos (EDA) es una técnica de ciencia de datos que permite a los científicos de datos descubrir patrones ocultos, identificar relaciones significativas y detectar anomalías en los datos. A menudo, el EDA se guía por herramientas visuales, como histogramas, tablas y gráficos. El propósito del EDA se basa en proporcionar orientación para el posterior análisis de datos. Además, ayuda a los científicos de datos a liberar su juicio de suposiciones y sesgos.
En pocas palabras, el EDA proporciona evidencia que se puede observar a través de técnicas y modelos estadísticos, como el análisis de series temporales, el análisis espacial y los gráficos de dispersión. Sin embargo, la realización de EDA requiere un conjunto de herramientas de minería de datos que deben funcionar juntas de manera integrada. La configuración puede resultar costosa.
Amazon SageMaker Unified Studio es una plataforma única de datos e IA que le permitirá a su equipo crear, implementar y compartir cargas de trabajo de análisis de datos. Puede usarlo para trabajar con herramientas conocidas de IA/ML, almacenamiento y análisis de AWS, como Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI.
A continuación, encontrará maneras de acelerar el análisis exploratorio de datos (EDA) con Amazon SageMaker Unified Studio.
- Suscríbase, administre y establezca reglas para los activos de datos que desea usar en los modelos de análisis de datos de entrenamiento.
- Consulte los datos almacenados en lagos, almacenes y otros orígenes.
- Cree un flujo de trabajo con una interfaz visual integrada para agregar módulos de transformación entre los orígenes de datos y el destino.
¿Qué es el análisis predictivo en la minería de datos?
El análisis predictivo en la minería de datos utiliza los patrones de datos descubiertos para pronosticar futuros resultados. Para ello, los datos se introducen en modelos de machine learning que, basándose en los conocimientos adquiridos, hacen predicciones que ayudan a las empresas a respaldar sus decisiones. Por ejemplo, las compañías financieras utilizan el análisis predictivo para pronosticar las tendencias del mercado, detectar el fraude y evaluar los riesgos crediticios.
Amazon SageMaker Canvas es una herramienta de desarrollo visual que le permite entrenar, probar e implementar modelos predictivos a escala. Proporciona acceso a modelos base y algoritmos de machine learning (ML) personalizados, lo que permite generar predicciones precisas para varios casos de uso.
Además, puede crear todo el flujo de trabajo de datos con un lenguaje conversacional mediante Amazon Q Developer. Es un asistente de IA generativa que le permite describir las tareas de análisis de datos y machine learning en el lenguaje cotidiano. Luego, convierte sus descripciones en consultas, scripts SQL, pasos procesables, recomendaciones de código y más para que pueda trabajar con la IA y los datos de manera más eficiente.
A continuación, encontrará modelos que puede crear e implementar con Amazon SageMaker Canvas para habilitar el análisis predictivo.
Clasificación
Los modelos de clasificación pueden asignar etiquetas a datos nunca antes vistos en función de las características que han aprendido. Por ejemplo, un sistema de atención al cliente basado en IA puede clasificar los comentarios como positivos, negativos o neutrales mediante el análisis de las palabras de la conversación. Amazon SageMaker Canvas admite modelos de clasificación para varios tipos de problemas, incluida la clasificación de textos, la clasificación de imágenes, la detección de anomalías y la detección de objetos.
Minería de reglas de asociación
La minería de reglas de asociación (ARM) descubre la relación entre los puntos de datos y se puede utilizar para aumentar un proceso de análisis predictivo. Por ejemplo, puede usar ARM para realizar un análisis de la cesta de la compra y averiguar qué artículos se suelen comprar juntos en un supermercado. Amazon SageMaker le permite crear sus propios algoritmos de ARM personalizados con marcos como Python e implementarlos en su flujo de trabajo de IA/ML en AWS.
Agrupación en clústeres
La agrupación en clústeres es indirectamente compatible con el análisis predictivo porque agrupa los datos en función de atributos similares. Por ejemplo, puede agrupar a los clientes en función del valor de gasto promedio. Luego, los clientes segmentados se utilizan como una de las características de un modelo predictivo. Para agrupar datos en clúster, los científicos de datos suelen utilizar el algoritmo K-means. Amazon SageMaker utiliza una versión modificada del algoritmo K-means, que ofrece resultados más precisos y una escalabilidad mejorada.
Detección de anomalías
Los modelos de machine learning se pueden entrenar para detectar valores atípicos en los patrones de datos. Por ejemplo, las fábricas utilizan modelos predictivos para identificar posibles fallos en las máquinas. La detección de anomalías respalda las acciones de mitigación proactivas, como la realización de un mantenimiento preventivo para evitar interrupciones operativas.
Con Amazon SageMaker, puede detectar patrones anormales con el algoritmo Random Cut Forest, que asigna puntuaciones bajas (normales) y altas (anormales) a los datos.
¿Qué es la minería de documentos?
La minería de documentos es una técnica de machine learning que descubre, extrae y analiza texto, imágenes o datos tabulares que se encuentran en los documentos. Las organizaciones pueden reducir los costos, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia operativa mediante la aplicación de tecnologías de minería de datos a los documentos que almacenan. Por ejemplo, las firmas legales pueden extraer automáticamente cláusulas específicas de los contratos mediante la minería de documentos.
Puede aplicar modelos de minería de documentos listos para usar con Amazon SageMaker Canvas. Estos modelos vienen previamente entrenados, lo que significa que puede integrarlos en su flujo de trabajo de minería de datos sin necesidad de realizar refinamientos adicionales. Una vez configurado, el modelo analiza los datos sin procesar de los documentos en busca de patrones significativos. Luego, lo extrae, clasifica o etiqueta en consecuencia.
Por ejemplo, el modelo de detección de información personal permite detectar información como direcciones, números de cuentas bancarias y números de teléfono a partir de datos textuales. Mientras que el modelo de análisis de gastos recupera información como el importe, la fecha y los artículos de los recibos y las facturas.
A continuación, se explica cómo aplicar técnicas de minería de documentos con Amazon SageMaker Canvas.
- Cree su dominio de IA de SageMaker y active los modelos listos para usar de Canvas.
- Importe los conjuntos de datos de los documentos que desea analizar. Esto le permite crear un flujo de datos.
- Seleccione un modelo de minería de datos para generar predicciones. Puede hacer predicciones individuales o por lotes desde la configuración.
¿Cómo puede AWS ayudar con las técnicas de minería de datos?
Las técnicas de minería de datos permiten a las empresas descubrir información valiosa a partir de los datos que generan, lo que les permite tomar decisiones informadas. La minería de datos exitosa requiere una canalización de datos optimizada, que conecte los datos sin procesar de diversos orígenes con modelos potentes de IA/ML.
La canalización de datos automatiza la extracción, el almacenamiento, la limpieza y la transformación de datos para garantizar que los modelos posteriores reciban datos precisos y de alta calidad. Luego, aplica varios tipos de técnicas de minería de datos para obtener información significativa.
Explore Amazon SageMaker para simplificar los flujos de trabajo de datos complejos y obtener información predictiva que permita obtener mejores resultados empresariales.