Técnicas de visualización de minería de datos

Ver, comprender y avanzar más allá

No es suficiente simplemente recopilar información en estos tiempos. Debemos ser capaces de aprender cosas nuevas de él y presentarlo de una manera que se pueda entender fácilmente. ¿Podríamos ver fácilmente las tendencias de la temperatura si no pudiéramos ver un gráfico de esos valores durante un período de tiempo? ¿Podrían los corredores de bolsa tener una idea de los mercados si no pudieran ver sus gráficos de velas? ¿Y su médico sería tan eficaz si no pudiera utilizar representaciones visuales de información médica clave, como los niveles de glucosa para los diabéticos? Obviamente no. Y el problema aumenta a medida que aumenta la cantidad de información. Es por eso que muchas empresas e individuos están recurriendo a técnicas de visualización y minería de datos para ayudarles a entender esa información.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de mirar grandes conjuntos de información de una manera diferente para que se pueda derivar nueva información de la que ya existe. En otras palabras, te organizas y reconoces para predecir. Este proceso hace uso de técnicas y tecnologías de varias disciplinas que incluyen:

• Bases de datos y tecnología de bases de datos
• Estadísticas
• Ciencias de la Computación
• Inteligencia artificial
• Aprendizaje automático

Como ejemplo, considere el conjunto de números: 2, 1, 8, 5, 1, 3. En la superficie, parecen aleatorios y no tienen una relación discernible. ¿Pero es eso cierto? Apliquemos la minería de datos y veamos. Primero, organicémoslos, de menor a mayor. El resultado es: 1, 1, 2, 3, 5, 8. A continuación, intentamos reconocer un patrón. Suponga que se dan los dos primeros valores, luego cada valor siguiente se crea sumando los dos anteriores. Aquellos de ustedes que están inclinados a las matemáticas reconocerán esto como la secuencia de Fibonacci. Esa es una secuencia que se puede describir mediante la fórmula:

• f (n) = f (n-1) + f (n-2), donde f (0) = 1, f (1) = 1, yn = 2, 3, 4,…

¡Muy genial! Y por último, conociendo la fórmula de la secuencia, podemos predecir el siguiente valor (5 + 8 = 13), o cualquier valor que elijamos para el caso. Para decirlo de otra manera, hemos obtenido nueva información de la que ya existía.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de transmitir información de una manera que el espectador puede digerir rápida y fácilmente. Los ejemplos están en todas partes y los vemos a diario: cuadros, gráficos, imágenes digitales y películas. Los usamos porque presentan de manera eficiente grandes cantidades de información. ¿Un mapa de precipitación le da una mejor idea de las áreas afectadas que una lista de ciudades y cantidades? ¿El gráfico del precio de las acciones le da una mejor idea de la tendencia que el ticker? ¿O la tabla de clasificación del canal de golf te da una mejor comprensión de un torneo que una lista de puntuaciones? ¡Sin duda! Nuestra afinidad por nuestra visión asegura que la información presentada de manera visual tendrá una mayor probabilidad de ser reconocida y comprendida de inmediato.

¿Cuáles son algunas de las técnicas utilizadas para la visualización de minería de datos?

Si aún no lo ha adivinado, la visualización de minería de datos son técnicas de visualización de datos aplicadas a los resultados de la minería de datos. Eso significa que hay una gran cantidad de técnicas posibles. Estos se dividen en algunas categorías, que incluyen:

• Técnicas geométricas: son técnicas que utilizan fórmulas matemáticas para generar resultados. Muchos de los gráficos que ves son ejemplos.
• Técnicas orientadas a píxeles: un píxel, o elemento de imagen, es una porción diminuta de una pantalla visual. Piense en ellos como los puntos en el monitor de su computadora. Estas técnicas generan imágenes punto a punto. Los personajes de películas digitales son un ejemplo de esta técnica.
• Técnicas jerárquicas: son técnicas que utilizan árboles para representar información, por ejemplo, árboles de decisión.
• Técnicas basadas en gráficos: técnicas que utilizan representaciones bidimensionales o tridimensionales. Los gráficos de velas son un ejemplo.
• Técnicas de distorsión: técnicas que utilizan la ampliación o vistas de ojo de pez para representar información; por ejemplo, varios programas tienen una pequeña ventana de ampliación que puede mover sobre una imagen para ver los píxeles reales de una imagen.
• Técnicas de interacción del usuario: esto incluye cualquier técnica que permita la entrada del usuario y ajuste la representación en función de esa entrada. Por ejemplo, los mapas de Google le permiten hacer clic en un mapa y el sistema cambia lo que se muestra en función de su clic.

Ejemplo de visualización de minería de datos

Resumen de la lección

En resumen, la minería de datos es el proceso de organizar y reconocer información para predecir nueva información. Este proceso hace uso de técnicas de: bases de datos, estadísticas, informática, inteligencia artificial y aprendizaje automático. La visualización de datos es el proceso de presentar información para que pueda entenderse rápida y fácilmente. La visualización de minería de datos es la combinación de minería de datos y visualización de datos y hace uso de una serie de áreas técnicas que incluyen: geométrica, orientada a píxeles, jerárquica, basada en gráficos, distorsión e interacción del usuario.