La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y encontrar anomalías y relaciones en grandes conjuntos de datos que se pueden usar para hacer predicciones sobre tendencias futuras. El objetivo principal de la minería de datos es extraer información valiosa de los datos disponibles.
La minería de datos se considera un campo interdisciplinario que une las técnicas de la informática y la estadística. Conceptos básicos de estadística para las finanzas Una sólida comprensión de las estadísticas es de vital importancia para ayudarnos a comprender mejor las finanzas. Además, los conceptos de estadísticas pueden ayudar a los inversores a realizar un seguimiento. Tenga en cuenta que el término "minería de datos" es un nombre inapropiado. Se ocupa principalmente de descubrir patrones y anomalías dentro de los conjuntos de datos, pero no está relacionado con la extracción de los datos en sí.
Aplicaciones
La minería de datos ofrece muchas aplicaciones en los negocios. Por ejemplo, el establecimiento de procesos de datos (minería) adecuados puede ayudar a una empresa a disminuir sus costos, aumentar los ingresos Ingresos Ingresos es el valor de todas las ventas de bienes y servicios reconocidos por una empresa en un período. Los ingresos (también conocidos como ventas o ingresos) forman el comienzo del estado de resultados de una empresa y, a menudo, se consideran la "línea superior" de una empresa. o derivar conocimientos del comportamiento y las prácticas de sus clientes. Ciertamente, juega un papel vital en el proceso de toma de decisiones empresariales en la actualidad.
La minería de datos también se utiliza activamente en finanzas. Por ejemplo, las técnicas relevantes permiten a los usuarios determinar y evaluar los factores que influyen en las fluctuaciones del precio de los valores financieros Valores negociables Los valores negociables son instrumentos financieros a corto plazo sin restricciones que se emiten para valores de renta variable o valores de deuda de una empresa que cotiza en bolsa. La empresa emisora crea estos instrumentos con el propósito expreso de recaudar fondos para financiar aún más las actividades comerciales y la expansión. .
El campo está evolucionando rápidamente. Los nuevos datos surgen a velocidades enormemente rápidas, mientras que los avances tecnológicos permiten formas más eficientes de resolver los problemas existentes. Además, los desarrollos en las áreas de inteligencia artificial y aprendizaje automático brindan nuevos caminos hacia la precisión y la eficiencia en el campo.
Proceso de minería de datos
Generalmente, el proceso se puede dividir en los siguientes pasos:
- Definir el problema: determinar el alcance del problema empresarial y los objetivos del proyecto de exploración de datos.
- Explorar los datos: este paso incluye la exploración y recopilación de datos que ayudarán a resolver el problema comercial indicado.
- Prepare los datos: Limpie y organice los datos recopilados para prepararlos para el modelado adicional Qué es el modelado financiero El modelado financiero se realiza en Excel para pronosticar el desempeño financiero de una empresa. Descripción general de qué es el modelado financiero, cómo y por qué construir un modelo. procedimientos.
- Modelado: cree un modelo utilizando técnicas de minería de datos que ayudarán a resolver el problema planteado.
- Interpretación y evaluación de resultados: sacar conclusiones del modelo de datos y evaluar su validez. Traduzca los resultados en una decisión empresarial.
Técnicas de minería de datos
Las técnicas más utilizadas en el campo incluyen:
- Detección de anomalías: identificación de valores inusuales en un conjunto de datos.
- Modelado de dependencias: descubrir relaciones existentes dentro de un conjunto de datos. Esto implica con frecuencia análisis de regresión.
- Clustering: identificación de estructuras (clusters) en datos no estructurados.
- Clasificación: Generalizar la estructura conocida y aplicarla a los datos.
Recursos adicionales
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