Metodología de la minería de datos

METODOLOGÍA DE LA MINERÍA DE DATOS

Un trabajo de minería de datos podríamos decir que típicamente consta de las siguientes partes:

1. Entendimiento del problema: se trata de hablar con el cliente, conocer sus necesidades, conocer su negocio o actividad, conocer qué datos relevantes tiene disponibles y cuáles serían necesarios pero no están disponibles, etc.
2. Entendimiento de los datos: hay que saber qué significan los datos, si son continuos o discretos, qué tipo de valores toman,  qué utilidad futura pueden tener y saber si están bien capturados o no.
3. Preparación de datos: se trata de reflexionar sobre cómo guardar los datos. Típicamente hablaremos de tablas con filas y columnas, pero hay que ver cómo se organizan las tablas, cómo se interrelacionan entre ellas, etc. En definitiva organizar los datos para poder sacarles partido.
4. Modelamiento: una vez se tienen los datos organizados hay que definir los algoritmos que se van a utilizar para tratar los datos. Una vez tratados, los datos nos devolverán información útil.
5. Evaluación: los resultados obtenidos deben de ser sometidos a comprobación, verificar que están libres de errores, ratificar que son útiles para los objetivos perseguidos, etc.
6. Despliegue funcional-comercial: una vez se tiene automatizada la captura y tratamiento de datos para obtener unos resultados, se desarrollan herramientas, normalmente en forma de aplicaciones informáticas que permiten generar alertas, informes, estadísticas, etc. que tienen una utilidad directa para la toma de decisiones y sistema de información del cliente.