Agregación en minería de datos

La agregación en la minería de datos es el proceso de encontrar, recopilar y presentar los datos en un formato resumido para realizar análisis estadísticos de esquemas comerciales o análisis de patrones humanos. Cuando se recopilan numerosos datos de varios conjuntos de datos, es crucial recopilar datos precisos para proporcionar resultados significativos. La agregación de datos puede ayudar a tomar decisiones prudentes en marketing, finanzas, precio del producto, etc. Los grupos de datos agregados se reemplazan mediante resúmenes estadísticos. Los datos agregados que están presentes en el almacén de datos pueden ayudar a resolver problemas racionales que, a su vez, pueden reducir la tensión de tiempo en la resolución de consultas de conjuntos de datos.

Este artículo explicará la agregación en la minería de datos, su proceso y sus aplicaciones.

Cómo funciona la agregación de datos:

La agregación de datos es una necesidad cuando un conjunto de datos en su conjunto es información inútil y no se puede utilizar para el análisis. Por lo tanto, los conjuntos de datos se resumen en agregados útiles para obtener resultados deseables y también para mejorar la experiencia del usuario o la propia aplicación. Proporcionan medidas agregadas como suma, conteo y promedio. Los datos resumidos ayudan en el estudio demográfico de los clientes, sus patrones de comportamiento. Los datos agregados ayudan a encontrar información útil sobre un grupo después de escribirlos como informes. También ayuda en el linaje de datos para comprender, registrar y visualizar datos que, a su vez, ayudan a rastrear la causa raíz de los errores en el análisis de datos. No existe una necesidad específica de que un elemento agregado sea un número. También podemos encontrar el recuento de datos no numéricos. La agregación debe hacerse para un grupo de datos y no en base a datos individuales.

Ejemplos de datos agregados:

• Encontrar la edad promedio del cliente que compra un producto en particular que puede ayudar a descubrir el grupo de edad objetivo para ese producto en particular. En lugar de tratar con un cliente individual, se calcula la edad promedio del cliente.
• Encontrar el número de consumidores por país. Esto puede aumentar las ventas en el país con más compradores y ayudar a la empresa a mejorar su comercialización en un país con pocos compradores. Aquí también, en lugar de un comprador individual, se considera un grupo de compradores en un país.
• Al recopilar los datos de los compradores en línea, la empresa puede analizar el patrón de comportamiento del consumidor, el éxito del producto, lo que ayuda al departamento de marketing y finanzas a encontrar nuevas estrategias de marketing y planificar el presupuesto.
• Encontrar el valor de la participación electoral en un estado o país. Se hace contando el total de votos de un candidato en una región en particular en lugar de contar los registros de votantes individuales.

Agregadores de datos:

Los agregadores de datos son un sistema de minería de datos que recopila datos de numerosas fuentes, luego los procesa y los vuelve a empaquetar en paquetes de datos útiles. Desempeñan un papel importante en la mejora de los datos del cliente actuando como agente. Ayuda en el proceso de consulta y entrega donde el cliente solicita instancias de datos sobre un determinado producto. Los agregadores proporcionan al cliente registros coincidentes del producto. De este modo, el cliente puede comprar cualquier instancia de registros coincidentes.

Funcionamiento de los agregadores de datos:

El funcionamiento de los agregadores de datos se lleva a cabo en tres pasos:

• Recopilación de datos: recopilación de datos de diferentes conjuntos de datos de la enorme base de datos. Los datos se pueden extraer usando IoT (internet de las cosas) como
  • Comunicaciones en redes sociales
  • Reconocimiento de voz como call centers
  • Titulares de una noticia
  • Historial de navegación y otros datos personales de los dispositivos.
• Procesamiento de datos: después de recopilar datos, el agregador de datos encuentra los datos atómicos y los agrega. En la técnica de procesamiento, los agregadores utilizan diversos algoritmos del campo de la Inteligencia Artificial o técnicas de Machine learning. También incorpora métodos estadísticos para procesarlo, como el análisis predictivo. De esta manera, se pueden extraer varias ideas útiles de los datos sin procesar.
• Presentación de datos: después del paso de procesamiento, los datos estarán en un formato resumido que puede proporcionar un resultado estadístico deseable con datos detallados y precisos.

Elección de agregadores de datos manuales o automatizados:

La agregación de datos también se puede realizar mediante un método manual. Cuando uno inicia una nueva empresa, puede optar por el agregador manual utilizando hojas de Excel y creando gráficos para administrar el rendimiento, el presupuesto, el marketing, etc.

La agregación de datos en una empresa bien establecida exige la necesidad de middleware, un software de terceros para implementar los datos automáticamente utilizando herramientas de marketing.

Pero cuando se encuentran grandes conjuntos de datos, se necesita un sistema de agregación de datos para proporcionar resultados precisos.

Tipos de agregación de datos:

• Agregación de tiempo: proporciona el punto de datos para recursos individuales durante un período de tiempo definido.
• Agregación espacial: proporcionó el punto de datos para un grupo de recursos durante un período de tiempo definido.

Intervalos de tiempo para el proceso de agregación de datos:

• Período de reporte: El período en el que se recopilan los datos para su presentación. Puede ser un proceso agregado de puntos de datos o simplemente datos sin procesar. Por ejemplo, los datos se recopilan y procesan en un formato resumido en un período de un día desde un dispositivo de red. Por lo tanto, el período de informe será de un día.
• Granularidad: el período en el que se recopilan los datos para su agregación. Por ejemplo, para encontrar la suma de los puntos de datos de un recurso específico recopilados durante un período de 10 minutos. Aquí la granularidad sería de 10 minutos. El valor de la granularidad puede variar de un minuto a un mes según el período del informe.
• Período de sondeo: la frecuencia con la que se muestrean los recursos en busca de datos. Por ejemplo, si el grupo de recursos se puede sondear cada 7 minutos, significa que los puntos de datos para cada recurso se generan cada 7 minutos. El período de votación y la granularidad se incluyen en la agregación espacial .

Aplicaciones de Agregación de Datos:

• La agregación de datos se utiliza en muchos campos en los que interviene un gran número de conjuntos de datos. Ayuda a tomar decisiones fructíferas en marketing o gestión financiera. Ayuda en la planificación y fijación de precios de los productos.
• El uso eficiente de la agregación de datos puede ayudar en la creación de esquemas de mercadeo . Por ejemplo, si la empresa está realizando campañas publicitarias en una plataforma en particular, debe analizar profundamente los datos para aumentar las ventas. La agregación puede ayudar a analizar la ejecución durante un período de tiempo respectivo de campañas o una cohorte en particular o un canal/plataforma en particular. Esto se puede hacer en tres pasos, a saber , Extracción, Transformación, Visualización .

• La agregación de datos juega un papel importante en las industrias minorista y de comercio electrónico al monitorear el precio competitivo. En este campo, hacer un seguimiento de sus compañeros de empresa es imprescindible. Al igual que una empresa debe recopilar detalles de precios, ofertas, etc. de otras empresas para saber qué está haciendo su empresa competitiva. Esto se puede hacer agregando datos de un solo recurso, como el sitio web de su competidor.
• La agregación de datos juega un papel importante en la industria de viajes . Comprende la investigación sobre el competidor y la obtención de inteligencia en marketing para llegar a las personas, la captura de imágenes de sus sitios web de viajes. También incluye análisis de sentimiento del cliente que ayuda a encontrar las emociones y la satisfacción en base a análisis lingüísticos. La agregación de datos fallida en este campo puede conducir a la disminución del crecimiento de la empresa de viajes.
• Para fines de análisis comercial , los datos se pueden agregar en formatos resumidos que pueden ayudar al jefe de la empresa a tomar decisiones correctas para satisfacer a los clientes. Ayuda a inspeccionar grupos de personas.

Agregación de datos con Web Data Integration (WDI):

La integración de datos web (WDI) requiere mucho tiempo en el campo de la minería de datos, donde los datos de diferentes sitios web se agregan en un solo flujo de trabajo. Al utilizar WDI, el tiempo necesario para agregar datos se puede dividir en minutos, lo que aumenta la precisión y, por lo tanto, evita errores humanos. Al seguir los casos de uso proporcionados por diversos campos, la empresa puede extraer datos de otros sitios para aumentar la eficiencia y la precisión. Se puede hacer cuando la empresa quiera en los lugares donde necesite. El control de calidad incorporado en WDI ayuda a mejorar la precisión. No solo agrega sino que limpia los datos, también los prepara en formas útiles para la integración o el análisis de datos. Si una empresa quiere precisión en el manejo de datos, WDI es la elección inevitable.