1. Recopilación y preparación de datos:
* Recopilando datos: Esto implica adquirir los datos sin procesar de varias fuentes, que podrían incluir bases de datos, archivos, sensores, raspado web, etc. La calidad y la cantidad de datos afectan significativamente el éxito de la extracción de patrones.
* Limpieza de datos: Este paso crucial implica manejar los valores faltantes (imputación o eliminación), tratar con valores atípicos (eliminación o transformación) y corregir inconsistencias o errores en los datos. También se pueden emplear técnicas de reducción de ruido.
* Transformación de datos: Esto implica convertir los datos en un formato adecuado para los algoritmos de minería de patrones. Esto puede incluir normalización (características de escala a un rango similar), ingeniería de características (creación de nuevas características de las existentes) o reducción de dimensionalidad (reduciendo el número de características al tiempo que preserva información importante).
2. Minería de patrones:
Este es el paso central donde se aplican algoritmos para descubrir patrones. La elección del algoritmo depende del tipo de datos y el tipo de patrones que se buscan. Las técnicas comunes incluyen:
* Minería de patrones frecuentes: Los algoritmos como Apriori, FP-Growth y Eclat encuentran conjuntos de elementos frecuentes en datos transaccionales (por ejemplo, análisis de la cesta de mercado).
* Minería de reglas de asociación: Estos algoritmos (como Apriori y FP-Growth) se basan en la minería de patrones frecuentes para descubrir reglas que describen las relaciones entre los artículos (por ejemplo, "Los clientes que compraron X también compraron y").
* Clustering: Algoritmos como K-medias, agrupación jerárquica y DBSCAN agrupan puntos de datos similares, revelando grupos o segmentos dentro de los datos.
* Clasificación: Algoritmos como los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte (SVM) y Naive Bayes construyen modelos para predecir resultados categóricos basados en características de entrada (por ejemplo, clasificar a los clientes como alto o bajo riesgo).
* regresión: Los algoritmos como la regresión lineal, la regresión polinomial y la regresión del vector de soporte predicen los resultados continuos basados en las características de entrada (por ejemplo, predicción de los precios de la vivienda).
* Minería de patrones secuenciales: Algoritmos como GSP (patrones secuenciales generalizados) descubren patrones en datos secuenciales (por ejemplo, encontrar secuencias comunes de eventos en el historial de navegación web).
* Minería de gráficos: Los algoritmos descubren patrones y estructuras en datos estructurados por gráficos (por ejemplo, redes sociales, redes biológicas).
* Detección de anomalías: Las técnicas como SVM de una clase y bosques de aislamiento identifican puntos de datos inusuales o atípicos que se desvían significativamente de la norma.
3. Evaluación e interpretación de patrones:
* Importancia del patrón: Evaluar la importancia estadística de los patrones descubiertos para garantizar que no sean simplemente ocurrencias aleatorias. Las métricas como el apoyo, la confianza y la elevación a menudo se usan en la minería de reglas de asociación.
* Visualización de patrones: Uso de gráficos, gráficos y otras herramientas visuales para representar e interpretar los patrones descubiertos de manera efectiva, lo que hace que sean más fáciles de entender y comunicarse.
* Validación de patrones: Prueba de los patrones descubiertos en nuevos datos para evaluar su generalización y robustez.
4. Representación del conocimiento y ideas procesables:
* Representación del conocimiento: Formular los patrones descubiertos en una forma clara y concisa, a menudo utilizando reglas, modelos o visualizaciones.
* Insights procesables: Transformar los patrones descubiertos en ideas procesables que pueden informar la toma de decisiones, mejorar los procesos o crear nuevos productos o servicios.
Todo el proceso es iterativo. Los resultados de un paso pueden influir en las opciones tomadas en los pasos posteriores. Por ejemplo, la evaluación de los patrones descubiertos puede conducir a refinamientos en la preparación de datos o la elección del algoritmo de minería de patrones. El proceso requiere experiencia en ciencias de datos, estadísticas y conocimientos de dominio para garantizar que se extrajen patrones significativos y relevantes.