Datamining

DATA MINING (MINERIA DE DATOS)

Tecnología Logística

Fabian Eduardo Camargo

Análisis de datos “descubriendo información oculta”

Data Mining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnología que permiten explorar grandes bases de datos, con el objetivo de encontrar patrones, repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.1

Es decir, Data Mining, es una herramienta que nos permite descubrir y analizar información para la toma de decisiones, más aun, posibilitad desarrollar procesos de negocios en la organización, como manejo de campañas publicitarias, lanzamientos de nuevos productos, incluso la disposición de los artículos en la sala de venta dependiendo de la fecha y del horario.

Pero como se obtienen estos datos? .esta información está implícita en el comportamiento de los consumidores, en la tendencia y en la moda .por lo tanto, la minería de datos es un mecanismo utilizado con el fin de examinar y aprovechar La información , con el objetivo de brindar conocimientos que respalden las decisiones empresariales.

Con el análisis de la información se puede realizar

 Pronósticos

 Marketing

 Establecer precios

 Tendencias de compra

 Posicionamiento

 Lanzamiento de productos

 Analizar la competencia

 Demografía de los clientes (ubicación, sexo, edad etc.)

 Satisfacción del cliente.

La principal característica de la minería de datos es evaluar grandes volúmenes de información, a través de métodos estadísticos, por lo tanto, el uso de esta herramienta permite planificar, organizar y controlar las diferentes actividades relacionadas con la gestión logística, ofreciendo un mejor servicio al cliente y garantizando la sostenibilidad de la organización.

El análisis de datos en la gestión logística posibilita entre otras:

 Reducir el inventario

 Ajustar la producción al consumo

 Evitar sobreproducción

 Bajar costos de almacenamiento

 Mejorar la distribución y tiempos de entrega

Con la generación de un modelo de datos se busca dar respuesta a un problema planteado, como por ejemplo identificar los patrones de compra de los clientes en el fin de semana.

Existen una serie de pasos básicos que están muy marcados y siempre se van a dar en la generación de un modelos de la minería de datos , estos son:

 Definir el problema

 Preparar los datos

 Explorar los datos

 Generar modelos

 Explorar y validar los modelos

 Implementar y actualizar los modelos

La implementación de un modelo de minería de datos, posibilita interpretar y evaluar los datos de una empresa de forma confiable,

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