En un artículo anterior estuvimos hablando sobre lo que es la minería de datos. Ahora, vamos a profundizar un poco en este tema y vamos a tratar de definir lo que son los modelos de minería de datos e incluso, como escoger un modelo de minería de datos. Todo esto lo trataremos a continuación de la manera más sencilla y simple posible.
Modelos de minería de datos
Primeramente, definiremos lo que son los modelos de minería de datos. Para ello, debemos recordar que la minería de datos se aplica a todo tipo de dato imaginable, es decir, cualquier tipo de archivo desde números, hasta imágenes, pasando por textos y criptografías. Es por esta razón, que la minería de datos es utilizada en infinidad de campos tanto comerciales como científicos y estudiantiles.
Podemos decir entonces que la minería de datos, es una manera de organizar todos los datos que se encuentran en nuestro poder, para de esta manera filtrarlos y lograr decir que tenemos información en nuestras manos (información valiosa y de calidad). Esta información debe ser tratada con un modelo específico, para de esta manera poder obtener los resultados esperados o las conclusiones a las cuales podemos llamar conocimiento, es decir, hay que analizar la información que logramos recolectar para poder obtener conocimiento y evitar realizar un trabajo mediocre. Con esto claro podemos definir modelos de minería de datos como:
El o los modelos utilizados para analizar la información obtenida o recolectada, con la finalidad de obtener conclusiones o conocimiento, es conocido o conocidos como modelos de minería de datos. En otras palabras, un modelo de minería de datos no es otra cosa que una manera de aplicar un tratamiento a una cantidad específica de datos para obtener información de ellos.
Modelos de minería de datos más comunes
Existen dos modelos de minería de datos considerados los más comunes en diferentes tipos de análisis y estos son los siguientes:
- Modelo de red neuronal: Este modelo trata de emular a las conexiones neuronales del cerebro. Se trata de un modelo que utiliza múltiples puntos de entrada de datos, para luego agrupar esos datos y seguidamente realizarles un análisis que se basa en un algoritmo específico.
- Modelo de árbol de decisión: Este modelo utiliza la filosofía del “divide y vencerás”, se trata de agrupar datos según sus características específicas, realizando bifurcaciones, siguiendo pautas lógicas que han sido seleccionadas por el analista. De esta manera se pueden obtener resultados confiables.
Cómo escoger un modelo de datos
Para escoger un modelo de minería de datos es necesario tener muy claro lo que deseamos obtener, ya que no hay una manera óptima de seleccionar un modelo específico, esto dependerá de nuestra destreza y el tipo de dato que estemos utilizando. Pero por regla general para enormes cantidades de datos, podría recomendarse un modelo de red neuronal.
