La minería de datos (data mining) es la búsqueda sistemática de patrones, relaciones y anomalías en grandes volúmenes de datos. Se apoya en métodos estadísticos y de aprendizaje automático como el clustering, la clasificación o el análisis de asociaciones. Un ejemplo clásico es el análisis de la cesta de la compra en el comercio, que muestra qué productos se compran juntos a menudo: una base para el surtido, la colocación y las recomendaciones.
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Iniciar demoEl reconocimiento de patrones es la identificación automática de regularidades, estructuras o rasgos recurrentes en datos como imágenes, sonidos, textos o mediciones. Los sistemas asignan nuevas observaciones a categorías conocidas o descubren grupos sin indicaciones previas. Entre sus aplicaciones están el reconocimiento facial y de escritura a mano, el control de calidad en la producción o la detección de transacciones inusuales. Es una base importante del aprendizaje automático.
El clustering (agrupamiento) es un método de aprendizaje no supervisado que divide los datos en grupos según su similitud, sin categorías predefinidas. Así salen a la luz patrones que nadie había nombrado, por ejemplo segmentos de clientes con hábitos de compra parecidos. Con textos, ayuda a ordenar cientos de consultas de clientes por temas como envío, facturación o reclamaciones y a ver dónde se concentran.
La analítica predictiva usa datos históricos, estadística y aprendizaje automático para estimar acontecimientos futuros probables. Responde a preguntas como: ¿qué clientes van a darse de baja? ¿Cuánto stock necesitarás el mes que viene? ¿Cuándo es probable que falle una máquina? Los resultados son probabilidades, no certezas. Su valor depende mucho de la calidad de los datos y de que las predicciones se usen de verdad en decisiones y procesos.
El análisis exploratorio de datos (EDA) es la primera mirada abierta a un conjunto de datos: calculas indicadores, revisas distribuciones y gráficos y buscas patrones, valores atípicos y datos que faltan, todavía sin una hipótesis fija. Sirve para valorar la calidad de los datos y encontrar preguntas útiles para análisis o modelos posteriores. Ejemplo: antes de una previsión de ventas, el EDA revela que un mes se registró de forma incompleta por un cambio de sistema.
