Reglas de asociación en minería de datos

El poder de la información

Dicen que el conocimiento es poder. Si eso es cierto, entonces querríamos aprender todo lo que podamos de la información que tenemos a mano. Las empresas adoptan esta idea y lo han hecho durante algún tiempo. ¿Crees que Walmart no está aprendiendo todo lo que puede de las cifras de ventas? ¿Crees que Amazon no se está volcando en los números de la cadena de suministro para optimizar el pedido y la entrega de productos? ¿O cree que Dell no se fija constantemente en las cifras de costos y gastos? Por supuesto que lo son. Está demostrado. Pero lo que quizás no sepa es que la minería de datos y las reglas de asociación son herramientas que las empresas pueden usar para controlar estas actividades.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un proceso de descubrimiento. Examina la organización y el reconocimiento de patrones en grandes conjuntos de información. Es multidisciplinario, haciendo uso de habilidades de una serie de áreas clave:

• bases de datos y tecnología de bases de datos
• Estadísticas
• Ciencias de la Computación
• inteligencia artificial
• aprendizaje automático

Su propósito es hacer brillar el conocimiento y el significado de la información que se examina.

Veamos un ejemplo. Digamos que tenemos el siguiente conjunto de números; 2, 1, 8, 5, 1, 3. Parecen aleatorios, pero ¿lo son? A continuación, ordénelos, digamos de menor a mayor (organización). Esto da; 1, 1, 2, 3, 5, 8. Si asumimos que se dan los dos primeros valores, entonces vemos una relación (reconociendo patrones en). Cada valor sucesivo es la suma de los dos anteriores. Esta es la famosa secuencia de Fibonacci. Específicamente, cada valor de la secuencia se puede representar mediante la fórmula:

f (n) = f (n-1) + f (n-2), donde f (0) = 1, yf (1) = 1

Podemos ir un paso más allá, usando la relación entre valores y predecir el siguiente valor en la secuencia (conocimiento y significado resplandecientes). Ese valor probablemente sería 13 (5 + 8). Claramente, el ejemplo es muy simple. Pero no es difícil imaginar que la idea se extienda fácilmente a relaciones más complejas.

¿Qué es una regla de asociación en minería de datos?

Una regla de asociación en minería de datos es un método o una acción que determina la probabilidad de que dos piezas de información aparezcan juntas. Se expresa como probabilidad o como porcentaje medio. Por ejemplo, supongamos que su conjunto de información incluye todas las canciones y los artistas asociados en su teléfono celular. Si eres fanático del cantante Josh Groban, es muy probable que tu colección contenga una canción del artista. Del mismo modo, si eres fanático de los zapatos, existe una alta probabilidad de que tu armario esté lleno de ellos.

¿Para qué se utilizan las reglas de asociación en la minería de datos?

Las reglas de asociación en Data Mining se utilizan para realizar predicciones. O para decirlo en otros términos, si se sabe algo, para predecir la probabilidad de algo más. Bien, entonces, ¿cómo puede ser útil? Bueno, considere el ejemplo de música / teléfono celular anterior. Si un minorista de música supiera de su afinidad por la música de Josh Groban, ¿no sería lo mejor para ellos enviar su información sobre los títulos disponibles y los precios? Ciertamente, es más probable que compre. O si es un minorista de calzado, ¿no tendría sentido informar a las partes interesadas sobre las próximas ventas de zapatos? En cualquier caso, los esfuerzos de ventas y marketing pueden adaptarse a un conjunto específico de clientes. Clientes que tienen predisposición por los artículos en cuestión.

También puede usar reglas de asociación para ayudar a atraer a su base de clientes en general. Digamos, por ejemplo, que había una regla de asociación que decía que había un 70 por ciento de posibilidades de que Josh Groban comprara música dentro de una semana de una fecha específica. Un poco de investigación podría revelar que el período en realidad contiene su cumpleaños. Entonces tendría sentido colocar una exhibición de ventas, en un lugar destacado, un par de semanas antes. Las reglas de asociación ayudan a identificar relaciones entre datos aparentemente no relacionados.

Resumen de la lección

En resumen, Data Mining es el proceso de creación de información derivada a través de la organización y el reconocimiento de patrones. Las Reglas de Asociación son acciones que determinan la ocurrencia de algo, cuando se conoce algo más. Se utilizan para la predicción, lo que puede resultar muy útil en muchas aplicaciones, como marketing o ventas.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador