Técnicas de Minería de datos

• Clustering. Consiste en definir grupos lo más parecido posible y a su vez lo más distinto posible a otros grupos (o clusters). Ejemplo: clientes más rentables, clientes menos rentables.

• Segmentación. Consiste en la división de la totalidad de los datos, segun determinados criterios. Ejemplo: Dividir los clientes en función de su antiguedad.

• Clasificación. Consiste en definir una serie de clases, donde poder agrupar los diferentes clientes. Ejemplo: definida unas variables de entrada se produce una determinada salida que clasifica al cliente en un grupo o en otro. Por ejemplo, si la edad esta entre 20 y 40, esta casado y tiene cuenta de ahorro, entonces contrata hipoteca en un 78% de posibilidades.

• Predicción. Consiste en intentar conocer resultados futuros a partir de modelizar los datos actuales. Ejemplo: Creamos un modelo de variables para saber si el cliente compra o no compra. Aplicamos el modelo a un futuro cliente, y ya podemos predecir si comprará o no.

No se trata de escoger una técnica o otra... mi mucho menos. Cada cosa para lo que está concebida. La minería de datos es, prácticamente, el único proceso analítico que genera nueva información en la capa de acceso. Toda esta información debe ser reintroducida en el entorno para su posterior análisis.