El papel del aprendizaje automático en el crecimiento y desarrollo empresarial

Introducción 
¿Es dueño de un negocio o está planeando establecer un negocio en el futuro? Bueno, tenga en cuenta que la inteligencia artificial es capaz de ayudarlo a tomar una decisión bien versada a través del análisis de datos históricos en función de los cuales se pueden determinar las tendencias futuras para hacer informes comprensibles ( Tableau, 2020 )). Los datos sin procesar se generan durante cada operación, pero pocas partes interesadas podrían leer los datos en su estado sin procesar. Esto se debe a que los datos sin procesar se almacenan en un formato numérico y el cerebro no puede organizar los datos en secuencia para extraer la lógica de los datos. Con los avances en la tecnología informática y digital, los datos sin procesar se pueden filtrar, clasificar y analizar hoy para revelar tendencias ocultas en los datos que luego se pueden convertir en representaciones gráficas que ayudan a más personas a comprender las tendencias de los datos. 

Herramientas de análisis de datos 
Los avances en la tecnología digital y las computadoras han llevado al desarrollo de un poderoso software de análisis de datos. El software es capaz de analizar y convertir o filtrar datos y producir representaciones gráficas. Las múltiples herramientas de análisis de datos van desde el simple Microsoft Excel hasta software más complejo como Tableau y R, cada uno de los cuales tiene una función o característica única, por lo que la elección de la herramienta de análisis de datos dependerá de ciertos parámetros, como el formato del conjunto de datos, la ubicación y la mayoría. importante el tamaño del conjunto de datos. El software como Rapid Miner y Ms Excel son poderosos pero tienen un número limitado de observaciones que se pueden analizar, mientras que otros como Python y R tienen una gran capacidad de conjuntos de datos y, por lo tanto, los analistas de datos los eligieron. 

Análisis 
de conjuntos de datos pequeños y medianos Los conjuntos de datos se dividen en dos categorías principales, a saber, conjuntos de datos pequeños y medianos y grandes. El software está diseñado para analizar un número limitado de entradas, por lo que es importante que los filtros de datos y el número de entradas variables de línea y sin procesar consideren determinar la herramienta más adecuada. Para conjuntos de datos pequeños y medianos, se recomiendan Excel y Rapid Miner, ya que están comúnmente disponibles y se usan, lo que los convierte en una de las herramientas de análisis de datos más populares. 

• Microsoft Excel 
  Microsoft Windows es el sistema operativo de computadora más común a nivel mundial, pero Microsoft también ha desarrollado un poderoso paquete de software de oficina que brinda a los usuarios acceso a una amplia variedad de herramientas. Una herramienta muy importante utilizada por muchos profesionales de negocios en relación con el aprendizaje automático y las estadísticas es MS Excel. Este software está diseñado para realizar una amplia variedad de cálculos y análisis numéricos y es comúnmente utilizado por personas, ya que es fácil de usar. La herramienta también ofrece una amplia variedad de funcionalidades que se pueden utilizar para analizar datos y producir imágenes de alta calidad. Si bien MS Excel es la herramienta de análisis de datos más común, tiene un límite de rango, por lo que solo es adecuada para conjuntos de datos pequeños y medianos ( WallStreetMojo, nd ).
• Rapid Miner 
  Rapid Miner es un popular software de análisis de datos principalmente debido a que es muy fácil de usar. Rapid Miner tiene dos variantes, una gratuita (rango limitado) y la otra, la versión de pago. La herramienta viene con un algoritmo fácilmente incorporado que filtra y analiza los datos, lo que hace que la herramienta sea fácil de usar para las personas que pueden carecer de la experiencia y el conocimiento necesarios para extraer información importante y tendencias de los datos sin procesar. Rapid Miner ofrece resultados de alta calidad y producirá un archivo de script que se puede compartir entre los usuarios de Rapid Miner para obtener acceso a los algoritmos utilizados para preparar la solución. Se recomienda Rapid Miner para los novatos que no tienen experiencia previa en minería de datos y que se sienten más cómodos simplemente cargando datos y haciendo clic en los filtros para producir visualizaciones de datos ( RapidMiner, sin fecha ).
• Análisis de Big Dataset El análisis 
  de Big Data requiere el uso de herramientas especiales de análisis de datos que están especialmente diseñadas para manejar grandes conjuntos de datos. Los conjuntos de Big Data se componen de decenas de miles o incluso millones de entradas individuales, las variables las hacen demasiado grandes para que se ejecuten algunos programas. Si bien MS Word es capaz de manejar varios miles de entradas, cuando se alimenta con más de 50 000 entradas, el software comienza a bloquearse y no puede cargar los datos correctamente. Para estos grandes conjuntos de datos, se utilizan herramientas especiales de análisis de datos como Tableau, R y Jupiter Python. Cada uno tiene funcionalidades similares pero produce imágenes diferentes, lo que hace que cada uno sea único y, a menudo, se compara para determinar qué software produce los resultados más atractivos según sus requisitos ( Eddy, 2001 ).
• R/ R Studio 
  R/R-Studio está clasificado como una de las herramientas de análisis de big data más amigables y poderosas. Los principales beneficios relacionados con R son que el software es liviano y de licencia abierta, lo que permite que cualquier persona descargue y use el software para analizar datos ( cran.r-project, nd). A diferencia de Excel y Rapid Miner, que tienen un algoritmo incorporado que se puede usar para convertir datos sin procesar en imágenes, R requiere que se agreguen scripts a la línea de comandos. Estos comandos reactivarán o descubrirán los datos en función de qué algoritmo adicional se usaría para filtrar y extraer información importante de los datos. R Studio se ha vuelto popular debido a que más personas optan por este programa, ya que es gratuito y de licencia abierta, lo que permite que algunas personas aventureras personalicen el programa para realizar tareas específicas. R también está vinculado a varios módulos gratuitos que se pueden descargar para manejar actividades y funciones únicas, algo que no es posible en programas como Ms Excel y Rapid minor. Si bien R es considerado como uno de los favoritos entre los analistas de datos,
• Jupiter Python 
  Similar a R, Python también es una herramienta de minería de datos basada en código que requiere que el usuario ingrese código para importar, analizar e informar los hallazgos de datos. Python puede analizar datos directamente usando la interfaz de Python, pero también puede usarse para analizar datos usando una popular interfaz de análisis de datos de Python conocida como Jupiter I python o anaconda ( Driscoll, nd). El análisis de datos de Python también ha ganado popularidad entre los analistas de datos simplemente porque es un software gratuito de análisis de datos y su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. Otro beneficio importante relacionado con la minería de datos de Jumpier Python, los scripts de muestra y las muestras de datos están fácilmente disponibles en Internet, lo que permite a los usuarios replicar los códigos y analizar nuevos conjuntos de datos. Esto es importante ya que minimiza la necesidad de dominar la codificación de Python, que es un requisito básico para extraer información y tendencias de uso de productos y big data. Con la ayuda de scripts fácilmente disponibles, un analista de datos puede filtrar datos complejos y revelar tendencias importantes ocultas dentro de los datos tanto en 2 como en 3D, lo que abre una nueva dimensión vinculada al análisis de datos en contraposición a las técnicas tradicionales de análisis de datos. En muchas situaciones, analizar 3 o más variables ayuda a identificar vínculos o conexiones importantes dentro de grandes conjuntos de datos. Con los puntos de referencia identificados, se pueden realizar más análisis utilizando más filtros para ayudar a detectar más tendencias y patrones dentro de los datos.

Filtrado de datos (variables) 
Tanto los conjuntos de datos pequeños como los grandes vienen con una miríada de variables de datos (categorías), lo que hace que sea fundamental que los datos se filtren por primera vez y se clasifiquen antes de que los datos puedan extraerse para buscar tendencias. Este es un paso importante del aprendizaje automático que requiere que el analista de datos primero revise las variables disponibles en función de las cuales se puede seleccionar y utilizar el criterio más adecuado para visualizar los datos. Esto es muy importante ya que visualizar los datos ayuda a combinar los diferentes puntos de datos variables, lo que facilitaría que una persona detecte una tendencia que pueda investigarse. Los datos se guardan en filas y columnas; las columnas se dedican a guardar tipos de variables y las filas guardan diferentes series o entradas que caen dentro de la columna de variable dada ( PERNSLEY, nd). Esto ayuda a organizar los datos, lo que permite que la herramienta de análisis de datos revise los datos filtrándolos usando la variable especificada, lo que permite que las herramientas conviertan los datos en representaciones visuales. A continuación se muestra una imagen de muestra de un conjunto de datos con la variable y las entradas discutidas anteriormente. 
 

Como se observa en el conjunto de datos anterior, sus datos se ingresan en la hoja y se distribuyen en celdas individuales que caen en diferentes filas y columnas, lo que hace que sea un maestro para mapear los datos. Cada celda es reconocida por el software de minería de datos, lo que ayuda a leer y convertir las variables de datos en una imagen que facilita la comprensión del conjunto de datos. Además de Excel y CSV, los formatos de datos, los datos también se pueden almacenar en otros formatos de datos, cada uno especial para el software de minería de datos. Gran parte del software es capaz de leer varios formatos de datos, pero requiere que el analista de datos especifique el tipo de datos a los que se accederá para cargar, leer y analizar los datos correctamente. 
  
Calidad de visualización de datos 
La conversión de datos de entradas numéricas a datos se realiza principalmente para producir ilustraciones visuales de los datos que son considerablemente más fáciles de leer para el analista de datos. La localización de patrones en conjuntos de datos numéricos sin procesar puede ser imposible para un hombre común, pero cuando los datos se convierten en una imagen 2D o 3D, los patrones dentro de los datos se pueden detectar visualmente fácilmente, lo que provoca que se realicen más investigaciones y análisis en las áreas identificadas. de interés ( Zoss, nd ). Esto hace que la calidad y la capacidad de manipular y ver los datos visuales desde diferentes ángulos sean muy importantes para evaluar los datos con mayor precisión para una estrategia empresarial eficaz.desarrollo. A continuación se presentan algunas imágenes de datos producidas utilizando diferentes herramientas y software de análisis de datos donde se puede observar la calidad de visualización de cada uno. 
 

• Imágenes de Microsoft Excel 2/3D 
  Microsoft es la herramienta de análisis de datos más popular debido a que es fácil de usar. El software es potente y capaz de producir imágenes de datos de alta calidad que los científicos de datos pueden utilizar para detectar tendencias importantes. A continuación, se muestran imágenes en 2D y 3D producidas en MS Excel que demuestran la calidad de las imágenes que se pueden producir a partir del software con el uso de los algoritmos correctos.
• Visual 2D de Excel 
   

• A partir de la visualización de datos 2D anterior, el software ha producido una visión clara que puede generar varias imágenes de los datos clasificándolos en variables trimestrales y de nombre de país. Esto ofrece una imagen clara de los datos que hace que sea considerablemente más fácil para cualquier persona determinar la tendencia oculta dentro del conjunto de datos numéricos.
• Excel 3D Visual 
  Microsoft Excel también tiene una poderosa herramienta de análisis y visualización de datos en 3D. La siguiente imagen ayuda a representar el poder de la herramienta 3D y cómo se puede usar para leer datos y producir modelos 3D de alta definición que se pueden usar para evaluar conjuntos de datos complejos. 
   

• Rapid Miner2D/3D Visuals Mucha gente prefiere Rapid Miner 
  debido a que no requiere el uso de algoritmos especiales para generar modelos. El software carga los datos y lee las variables automáticamente antes de hacer sugerencias vinculadas a las variables de análisis de datos a considerar. Otro beneficio importante de Rapid Miner es su autoanalista y su opción de recomendación variable. Esto es importante ya que analiza los datos y propone combinaciones que se pueden considerar para una revisión más detallada. Esto se puede observar en la imagen a continuación que muestra las variables de datos recomendadas identificadas por Rapid Miner para una mayor exploración. 
   

• Visual 2D de Rapid Miner 
  Una gran ventaja que Rapid Miner tiene sobre Excel es que los gráficos se generan utilizando colores brillantes automáticamente, lo que hace que los datos sean fáciles de leer. A continuación, se muestran gráficos 2D simples producidos en Rapid Miner, pero la visualización se distingue por la codificación de colores de diferentes variables que ayudan a que los gráficos de Rapid Miner se destaquen. 
   

• A partir del gráfico anterior, la codificación por colores de los resultados ayuda al analista de datos a determinar variables de datos importantes que se pueden usar para preparar informes sobre los datos. Esto es importante ya que ayuda a mostrar los patrones en la base de datos, lo que ayuda al analista a tomar decisiones más informadas.
• Rapid Miner 3D Visual 
  Algunos conjuntos de datos pueden requerir ser analizados en una vista tridimensional para identificar anomalías y tendencias. A continuación se muestra un diagrama de dispersión 3D generado en Rapid Miner que muestra cómo se han clasificado y colocado los datos en diferentes posiciones de un espacio de 3 minerales. 
   

• Esto es importante ya que ayuda a obtener una perspectiva de 360 ​​grados de los puntos de datos en función de los cuales se pueden identificar tendencias complejas. En muchas situaciones, los conjuntos de datos complejos se analizan mejor utilizando vistas 3D, ya que la ubicación de los datos se vuelve perceptible en función de las decisiones informadas que se pueden tomar sobre los mismos.
• R/R Studio 
  R studio es, con mucho, la herramienta de análisis de datos de pantanos más popular debido a que es potente y, lo que es más importante, es un software de licencia de código abierto. Esto significa que los desarrolladores pueden hacer muchos paquetes diferentes para analizar diferentes conjuntos de datos y producir una amplia variedad de modelos que ayudan a aumentar la precisión del análisis de datos y hacen que las predicciones para el movimiento futuro sean más precisas. R también genera imágenes en 2D y 3D.
• R 2D Visual 
  Debido a la amplia variedad de complementos y algoritmos que se están desarrollando para R, su problema es generar imágenes 2D atractivas de datos que incorporen varios datos. Esto se observa en la siguiente imagen donde los datos se muestran en un gráfico donde las diferentes naciones se colocan en diferentes lugares con el tamaño de la burbuja que representa a sus poblaciones, lo que ayuda a entregar varios datos al mismo tiempo. 
   

• R 3D Visual 
  R no solo es reconocido por analizar grandes conjuntos de datos, sino que también es capaz de producir diagramas HD que ayudan a detallar punto a punto, lo que permite un análisis refinado. Esto se puede ver claramente en la imagen a continuación, que describe claramente el nivel de detalle que se puede programar para generar un diagrama R 3D. 
   

Conclusión 
De la información anterior, está claro que la herramienta de análisis de datos ayuda a extraer datos y convertir la información en diagramas visuales que hacen que los datos sean mucho más fáciles de entender. Esta cualidad ha hecho que el análisis y la extracción de datos sean una herramienta importante para las empresas, ya que ayuda a convertir su rendimiento de datos numéricos a visuales, lo que ayuda a revelar tendencias y movimientos importantes que pueden usarse como referencia de las requests de análisis adicionales realizados para ayudar a producir más. informes precisos.