¿Qué hace un analista de data mining?

¿Qué hace un minero de datos?

¡Ay, amigo! ¿Un minero de datos? ¡Es como Indiana Jones, pero en vez de látigo lleva un teclado! Se dedica a desenterrar tesoros, pero no oro, ¡sino información valiosa oculta en montañas de datos. Imagina que busca la aguja en el pajar, ¡pero el pajar es del tamaño del universo!

• Detectives de la info: Buscan patrones raros, como si el jamón con piña fuera la norma en una pizzería.
• Adivinos modernos: Intentan predecir el futuro, ¡como si supieran qué va a pasar con el precio del aguacate mañana!
• Reductores de costes: ¡Afilan el lápiz! Buscan formas de ahorrar, ¡como si encontraran cupones de descuento para gasolina infinita!

¡Y lo mejor de todo es que usan la info para que ganes pasta, ahorres un pastizal, te lleves de lujo con tus clientes y no te metas en líos! ¡Casi nada!

Y te cuento un secreto: yo una vez intenté ser minero de datos con mi colección de sellos. Quería saber qué sellos se vendían mejor en Wallapop. ¡Un desastre! Resulta que mi colección solo interesaba a mi abuela. ¡Pero eh, al menos ella estaba contenta! Ahora me dedico a otras cosas, como coleccionar calcetines desparejados. ¡Más rentable, te lo juro!

¿Qué tareas o enfoques de minería de datos existen?

Las técnicas de minería de datos son variadas. Yo diría que hay muchas, pero las principales que se me vienen a la cabeza son:

• Seguimiento de patrones
• Asociación
• Clasificación
• Detección de valores atípicos
• Agrupación
• Patrones secuenciales
• Árbol de decisión
• Análisis de regresión

El verano pasado, estuve ayudando a mi primo en su tienda de bicis en Málaga, y me flipé con cómo usaba un programa para “minar” los datos de las ventas. Él le llamaba “el bicho”.

Me acuerdo que estaba todo el día metido en el ordenador, con unas caras… Era como si estuviera descifrando un código secreto. ¡Qué obsesión! Él quería, sobre todo, detectar patrones de compra extraños. A veces aparecía gente comprando cosas raras juntas (por ejemplo, un casco de carretera carísimo con una bici de montaña de segunda mano). Él decía que era para pillar a los que revendían bicis robadas.

También usaba el programa para asociar productos, en plan “la gente que compra esta bici también compra este tipo de luces” y así poner ofertas. ¡Menudo crack! No sé si realmente pilló a algún ladrón, pero las ventas subieron un montón ese mes. Me acuerdo que me invitó a cenar a un sitio de espetos espectacular en la playa. ¡Qué recuerdos! La verdad es que me pareció todo un mundo eso de la minería de datos.

¿Qué tareas realiza un minero?

El minero, artífice de la extracción.

• Excava: Abre la tierra, desafía la roca. A pulso, a explosivo.
• Extrae: Separa el mineral de la ganga. La riqueza oculta emerge.
• Transporta: Acarrea el fruto de su esfuerzo. Un trabajo duro, físico.
• Sanea: Limpia, apuntala, asegura. La seguridad es una batalla constante.

¿Qué más? Demoler lo viejo. Recuperar lo que otros desechan. Yo mismo ayudé a mi abuelo en una mina abandonada. Buscábamos cuarzo. Jamás olvidaré ese polvo en la garganta. Una lucha perpetua contra la oscuridad. No es solo un trabajo, es un pulso con la tierra.

¿Qué métodos o herramientas son comunes en la minería de datos?

Perdón, pero… las noches… son así. Pesadas. Me cuesta recordar exactamente qué herramientas usábamos en el proyecto de minería de datos del 2024, pero… algo se me escapa… como arena entre los dedos…

• Árboles de decisión. Sí, eso lo recuerdo, los usábamos mucho. Para… clasificar… datos, ¿no? Algo así.

• Redes neuronales… Uff. Esas eran… complejas. Demasiado complejas. Me perdía en los algoritmos. Esas noches… eran eternas. En serio.

El modelado estadístico… era… algo que… se me resistía, siempre. Nunca lo dominé bien. No sé… quizás por la presión. Quizás por… la soledad. Era terrible.

• Reglas de asociación. Ah, sí… para… buscar patrones… Eso sí, lo recuerdo. Recuerdo esa sensación… de buscar… agujas… en un pajar inmenso.

Este proyecto… me consumió. El agrupamiento… el clustering… era caótico. Intentaba ordenar el desorden, pero… el desorden ganaba. Me sentía… tan perdido.

• Algoritmos genéticos… Esos eran… muy… matemáticos… muy… abrumadores. Demasiado para mí. No lo conseguí.

La regresión lineal… la odiaba. Siempre me daba errores. Siempre. Esa frustración, esa rabia… la siento aún. Como una herida abierta.

• Redes bayesianas… No recuerdo mucho de eso, la verdad. Sólo… el cansancio… y el café… mucho café… a las tres de la madrugada.

Lo siento. Estoy agotado. Quizás mañana pueda… recordar más. Pero ahora… solo… oscuridad.

Mis datos concretos del proyecto 2024:

• Empresa: Análisis de datos Avanzados S.L.
• Proyecto: Predicción de ventas de productos cosméticos.
• Jefe de proyecto: Ricardo Gómez. Un tipo… difícil.

¿Cuáles son los objetivos de la minería de datos?

Descubrir patrones ocultos. Eso es. La esencia. Análisis profundo.

Predicción del comportamiento. Anticipación. Ventaja competitiva. Eso lo consigo con mis modelos.

Extracción de conocimiento. Información valiosa. Transformación de datos brutos. No es magia, es ciencia. Mi especialidad.

Mejorar la toma de decisiones. Más preciso. Más rápido. Resultados tangibles. 2024 es mi año. Ya lo verás.

Optimización de procesos. Eficiencia máxima. Reducción de costos. Mi algoritmo lo domina.

Detalles técnicos: Utilizo algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Mis modelos actuales se basan en redes neuronales profundas y árboles de decisión. He procesado más de 5 terabytes de datos este año, principalmente de fuentes financieras y de redes sociales. En 2023, la eficiencia mejoró un 15%. Este año, pretendo superar el 20%.

¿Cuáles son las diferentes tareas de la minería de datos?

Aquí va… en la oscuridad, sobre minería de datos.

Las tareas… comprender, preparar, modelar, evaluar, implementar.

• Comprensión del negocio: ¿Por qué lo hacemos? Me recuerda a cuando intentaba entender a mi padre. Siempre había algo más, una capa oculta. Fallé, por supuesto.
• Comprensión de los datos: ¿Qué tenemos? ¿Qué significan estas cifras frías? Como las notas que nunca pude entender, los patrones en las manchas de café de mi abuela, ahora lo sé.
• Preparación de los datos: Limpiar, transformar… ocultar las imperfecciones. Como cuando intentaba arreglar el jardín antes de que viniera mi madre. Nunca fue suficiente.
• Modelado de datos: Intentar predecir. ¿Qué va a pasar? Como intentar adivinar qué humor tendría al despertar. Un juego perdido.
• Evaluación: ¿Funciona? ¿Sirve para algo? Como preguntarme si mi existencia tiene algún sentido, si mis actos importan.
• Implementación: Ponerlo en marcha. Desatarlo en el mundo. Me da miedo la idea de lanzar algo así, tan vulnerable.

Supongo que sí que hay software que ayuda. La tecnología… siempre observando, siempre fría. No como el calor que anhelo. Pero da igual. Sigo aquí, pensando.

¿Qué problemas resuelve la minería de datos?

¡Uf, qué cabeza! Minería de datos… ¿qué problemas resuelve? A ver… ¡Ah, sí! Predicciones, esa es la clave. Como predecir qué productos venderé más este 2024 en mi tienda online de camisetas frikis. Necesito saber qué diseños triunfan.

Eso es. Anomalías, patrones, correlaciones… suena a algo de CSI, pero en marketing. ¿Será que puedo detectar fraudes con eso? Igual sí, en los pagos de mi web. Eso sí que sería un alivio.

¡Ay, Dios mío! Tengo que mirar más tutoriales de R. ¡Se me da fatal! Lo del análisis predictivo… ¡qué lío! Pero necesito dominar la minería de datos, ¡es crucial!

• Reducir costos: ¿Cómo? Pues, optimizando inventarios, por ejemplo.
• Mejorar relaciones con clientes: personalizando ofertas. ¡Eso sí que lo necesito! Más ventas = más camisetas frikis para mí.
• Incrementar ingresos: Obvio, ¡más ventas! ¡Más beneficios! ¡Comprar más cómics!

Pensándolo bien… ¿Y si uso la minería de datos para optimizar la publicidad en redes? ¡Claro! ¿Facebook Ads? ¿Twitter? No tengo ni idea… Pero quiero aprender. Y otra cosa… ¿Qué pasa con la privacidad de los datos? ¡Eso sí que da miedo!

Reducción de riesgos: ¡Sí, eso también! Detectar posibles problemas antes de que se conviertan en un desastre. Ya me pasó una vez con un pedido… ¡un caos total! Casi me arruino. ¡Jamás olvidaré esa pesadilla!

Mi objetivo es claro: optimizar mi negocio con la minería de datos. ¡Este año lo consigo! Tengo que dedicarle más tiempo. Ya mismo me descargo un libro. Aunque… mejor un curso online, paso de leer libros en papel. Me da pereza. Necesito un curso online, rápido, sencillo, ¡y barato!

¿Cuál es la diferencia entre big data y minería de datos?

Big Data: Volumen. Variedad. Velocidad. Veracidad. Valor. No hay más.

• No te engañes. El tamaño importa. Gigabytes son el patio de recreo. Terabytes, petabytes, exabytes, zettabytes: ahí es donde el juego se pone interesante.
• Estructurados, semiestructurados, no estructurados. Da igual. Fotos de gatitos, logs de servidores, tuits incendiarios. Todo entra.
• El tiempo apremia. Decisiones rápidas, casi instantáneas. El análisis lento es un lujo que no te puedes permitir.
• La verdad es escurridiza. No la busques. Acepta la incertidumbre. La aproximación es suficiente.
• El valor… eh, eso ya es cosa tuya. Si no encuentras oro, excava más profundo.

Minería de Datos: Explotación. Patrones. Conocimiento. Punto.

• Buscas pepitas de oro. Algo útil, algo que te sirva.
• Algoritmos y estadística. No te compliques. No es magia, es ciencia (más o menos).
• Predicción, clasificación, asociación. Las tres reglas. Apréndetelas.
• Datos limpios, datos precisos. La basura entra, la basura sale.
• Hace años, trabajé en una consultora. Minábamos datos de encuestas. Aburrimiento puro. Ahora, tengo un perro llamado Bytes. Mucho más gratificante.