Introducción a la minería de datos

Presentación del tema: "Introducción a la minería de datos"— Transcripción de la presentación:

1 Introducción a la minería de datos
MSc. Carlos Alberto Cobos Lozada Grupo de I+D en Tecnologías de la Información Departamento de Sistemas Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones Universidad del Cauca

2 Definición Gartner Group ( es el proceso de descubrir nuevas y significantes correlaciones, patrones y tendencias en grandes cantidades de datos almacenados en repositorios usando tecnologías de reconocimiento de patrones así como técnicas estadísticas y matemáticas MIT Technology Review (enero 2001) la selecciona como una de las 10 tecnologías emergentes que cambiarán al mundo, ejemplo: Boston Celtis (basketball) en Septiembre-Diciembre de 2003 busca experto en DM Witten & Frank (2000): es la extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil desde los datos Fayyad (1997): es la aplicación de algoritmos para extraer patrones de los datos, siendo esto una parte del descubrimiento de conocimiento Dos supermercados de los Estados Unidos: 7 Eleven, y Wal-Mart. Hace algunos años uno de estos supermercados se hizo la pregunta sobre qué productos se vendían con mayor frecuencia en compañía de los pañales. Pues bien, ellos "minearon" la base de datos y vaya sorpresa, encontraron que en asociación con los pañales se vendían muy frecuentemente las cervezas. Además, se dieron cuenta que ambos productos se vendían principalmente los viernes en la tarde y eran comprados por hombres con edades entre los 25 y 35 años de edad. Después de cierto tiempo descubrieron la razón de este hallazgo. El caso es que los paquetes de pañales son voluminosos, y las esposas, que en muchos casos hace el mercado de la casa, deja los pañales para que el esposo los compre. El esposo y padre, compraba los pañales especialmente los viernes, en compañía de las cervezas para el fin de semana. Como consecuencia de esto, que hizo el supermercado? Puso en la góndola la cerveza al lado de los pañales. El resultado fue que los padres que normalmente llegaban a comprar los pañales y la cerveza, compraron más cervezas, y los que antes no compraban cerveza, empezaron a comprarla por la proximidad de ésta con los pañales. Finalmente las ventas de cerveza se dispararon.

3 Definición Datos: símbolos
Información: datos que son procesados para que sean útiles; proveen respuestas a preguntas del tipo “quién”, “qué”, “dónde” y “cuándo” Conocimiento: aplicación de datos e información a preguntas del tipo “cómo” o “por qué” Sabiduría: la comprensión de los principios Conexión Sabiduría Entender los principios Conocimiento Entender los patrones Información Dos supermercados de los Estados Unidos: 7 Eleven, y Wal-Mart. Hace algunos años uno de estos supermercados se hizo la pregunta sobre qué productos se vendían con mayor frecuencia en compañía de los pañales. Pues bien, ellos "minearon" la base de datos y vaya sorpresa, encontraron que en asociación con los pañales se vendían muy frecuentemente las cervezas. Además, se dieron cuenta que ambos productos se vendían principalmente los viernes en la tarde y eran comprados por hombres con edades entre los 25 y 35 años de edad. Después de cierto tiempo descubrieron la razón de este hallazgo. El caso es que los paquetes de pañales son voluminosos, y las esposas, que en muchos casos hace el mercado de la casa, deja los pañales para que el esposo los compre. El esposo y padre, compraba los pañales especialmente los viernes, en compañía de las cervezas para el fin de semana. Como consecuencia de esto, que hizo el supermercado? Puso en la góndola la cerveza al lado de los pañales. El resultado fue que los padres que normalmente llegaban a comprar los pañales y la cerveza, compraron más cervezas, y los que antes no compraban cerveza, empezaron a comprarla por la proximidad de ésta con los pañales. Finalmente las ventas de cerveza se dispararon. Entender las relaciones Datos Entendimiento

4 Justificación John Naisbitt: “estamos ahogándonos en información pero hambrientos de conocimiento” Explosión en recolección de datos: ventas en supermercados Las bodegas de datos como almacenamiento global y confiable El incremento en el acceso a los datos desde la web El incremento en la competencia en una economía global El desarrollo de herramientas comerciales y académicas de minería de datos: Clementine, Insightful Miner, WEKA, CART, PolyAnalyst, SAS El gran crecimiento en la capacidad de computo y almacenamiento

5 Justificación Confluyen varias disciplinas

6 Proceso de desarrollo CRISP-DM (Cross – Industry Standard Process for Data Mining) SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess): más orientado a las características técnicas del desarrollo del proyecto, propietario Comprensión del negocio Análisis de los datos Preparación de los datos Modelamiento Evaluación Despliegue Datos

7 Falacias de la minería de datos
Existen herramientas de minería de datos que podemos soltar sobre nuestros datos y nos resolverán nuestras problemas El proceso de minería de datos es autónomo requiriendo muy poca intervención humana La inversión en procesos de minería de datos se paga por si misma y rápidamente

8 Falacias de la minería de datos
Las herramientas o paquetes de minería de datos son intuitivos y fáciles de usar La minería de datos identifica las causas de nuestros problemas de negocios o de investigación Con minería de datos se limpiaran y ordenaran automáticamente nuestras bases de datos

9 Tareas de la minería de datos
Descripción Clasificación Estimación Predicción Agrupación por similitud (Clustering) Asociación

10 Tareas de la minería de datos
Descripción Sugerir posibles explicaciones para ciertos patrones y tendencias Los modelos de minería de datos deben ser lo más transparentes posibles. Árboles de decisión vs. Redes Neuronales Técnicas estadísticas (media, moda, mediana, desviación estándar, mínimo , máximo, rango, correlaciones) y gráficas, algoritmos genéticos

11 Demo 1 con Weka En Weka Explicación general del entorno partiendo del archivo clasificacion-drug.arff Se visualizan los datos en la cuadricula Se visualizan los datos en el formato arff Se explorar la pestaña de pre-procesamiento: atributos, medidas y gráficas

12 Tareas de la minería de datos
Clasificación Establecer a que valor categórico pertenece un registro Clasifica los ingresos (altos, medios, bajos) basado en la edad, genero, ocupación Determinar si una operación especifica con tarjeta de crédito es fraudulenta Ubicar a un estudiante en un “track” especifico de cursos de acuerdo con sus habilidades Determinar si otorgar una hipoteca es una buen o mala decisión (riesgo) Determinar si una enfermedad particular esta presente Identificar si un determinado estado financiero indica una amenaza de terrorismo Determinar el tipo de medicina más adecuada para un paciente Redes neuronales, árboles de decisión (C4.5, C5.0, CART), k-vecino más cercano Tomado de [1] para uso educativo

13 Demo 2 con Weka En Weka Uso de la pestaña de clasificación con el ejemplo de clasificacion-drug.arff Uso del árbol de decisión J48 Visualización del árbol y explicación de los resultados Matriz de confusión Instancias correctamente clasificadas Optimización basada en costos, ejemplo de túnel metacarpiano y el costo de falsos positivos y falsos negativos Importancia de los expertos: nuevo atributo a5/a6

14 Tareas de la minería de datos
Estimación Similar a Clasificación, pero la variable objetivo es numérica Estimar la presión de la sangre de un paciente basado en la edad, genero, índice de masa corporal y los niveles de sodio en la sangre Estimar la cantidad de dinero que una familia de cuatro personas seleccionada al azar gastara en las compras “de regreso al colegio” Estimar el promedio de un estudiante de postgrado basado en su promedio en los resultados universitarios de pregrado Técnicas estadísticas (ejemplo, regresión lineal simple, correlación, regresión múltiple), redes neuronales Tomado de [1] para uso educativo

15 Tareas de la minería de datos
Predicción Similar a clasificación y estimación, excepto que los resultados se ubican en el futuro Predecir el incremento en el número de muertes en accidentes de tráfico si el próximo año se aumenta el limite de velocidad Predecir el ganador de la segunda temporada de fútbol en el campeonato nacional basado en los resultados estadísticos de los equipos Predecir el precio del inventario en tres (3) meses Técnicas estadísticas, redes neuronales, árboles de decisión (C4.5, C5.0, CART), k-vecino más cercano, algoritmos genéticos Tomado de [1] para uso educativo

16 Tareas de la minería de datos
Agrupación por similitud (Clustering) Generar clases que agrupen instancias/objetos de características similares y se diferencien de los que están en otras clases No hay variable objetivo Es a menudo un proceso preliminar en el proceso de minería de datos En auditoria, segmentar el comportamiento financiero entre benignas y sospechosas Reducir el número de atributos a tratar en un DataSet Agrupar los resultados de búsquedas en Internet Agrupación Jerárquica, K-means, Red Kohonen, Fuzzy C-means Tomado de [1] para uso educativo

17 Demo 3 con Weka En Weka Uso de la pestaña de clustering con el archivo clustering-sencillo.arff La columna clase es sólo para introducir el ejemplo, pero en un problema de clustering normalmente los datos no están pre-clasificados Uso de la pestaña de Visualización para ver la distribución de las clases en cada uno de los atributos Visualmente se definen cuales características son apropiadas (varianza-desviación en cada eje) Uso de la pestaña de Selección de atributos para corroborar las dimensiones o características seleccionadas Remover la clase en la pestaña de pre-procesamiento Ejecución de SimpleKmeans con 3 clusters Mostrar como hacer validación cuando se conoce la clase

18 Tareas de la minería de datos
Asociación Encontrar los atributos que van juntos Conocido como análisis de afinidad o análisis de la canasta de mercado Si <antecedente> Entonces <consecuente> Cuales ítems se compran juntos y cuales no Establecer cuales situaciones degradan la red de telecomunicaciones Determinar la proporción de casos en donde una nueva droga genera efectos secundarios peligrosos Reglas de asociación con algoritmos A priori, GRI, FP Grow

19 Demo 4 con Weka En Weka Uso de la pestaña de Asociación con el archivo Basket.arff Se usa información de la tarjeta Se deja información sólo de los productos comprados en cada transacción Se usa el algoritmo apriori Explicación del soporte Explicación de la confianza

20 Aplicaciones Mejorar la eficiencia del marketing
Identificar prospectos Escoger el canal de comunicación para alcanzar los prospectos Crear mensajes apropiados para grupos de prospectos Ejemplo: un mensaje en la página de deportes del periódico, otro distinto en la página de política Ejemplo: un mensaje destacando el precio para usuarios sensibles al precio y otro destacando la conveniencia del producto (compras y/o pedidos nocturnos, dominicales y festivos) Mejorar la eficiencia del marketing A un presupuesto especifico encontrar el mayor número de respuestas positivas Identificar prospectos, atraparlos y retenerlos Futuros clientes que no defrauden la compañía, que paguen sus cuentas, que sean leales y si se les trata bien que recomienden la compañía Escoger el canal de comunicación para alcanzar los prospectos Marketing directo, prensa, televisión, sitio web, radio, mail, plegables y otros. Mucho de esto depende del perfil de los prospectos y del área geográfica Crear mensajes apropiados par grupos de prospectos Sin importar que sea el mismo producto o servicio es mejor planear mensajes específicos para grupos de prospectos Ejemplo: un mensaje en la página de deportes del periódico, otro distinto en la página de política Ejemplo: un mensaje destacando el precio para usuarios sensibles al precio y otro destacando la conveniencia del producto (compras y/o pedidos nocturnos, dominicales y festivos) Basado en el Perfil del prospecto Medir la distancia entre el perfil del prospecto y el de un cliente Nearest Neighbor - Memory based reasoning and Collaborative Filtering Automatic Cluster Detection Tomando como fuente Datos socio-demográficos generales: el censo Campañas previas de captura de datos: promociones o eventos en centros comerciales Datos de un Perfil: ingresos, tipo de vivienda, numero de hijos, tipo de carro, celulares, fijos, distancia al trabajo, entre otros. Matriz de costos (penalidades) para afinar el modelo

21 Aplicaciones Retener clientes rentables
Evitar clientes de alto riesgo (hipotecas, créditos) Prevenir fraudes Recuperar clientes Mejorar la satisfacción de los clientes Disminuir costos Incrementar ventas Mejorar la rentabilidad de sus clientes

22 Aplicaciones venta cruzada (cross-selling) e incremento de venta (up-selling o venta sugestiva/mejorada) Retener talento humano Definir líneas de capacitación y retención de talento humano Gestión de la cadena de suministro

23 Aplicaciones Industrias donde aplica: Banca Seguros Telecomunicaciones
Venta al por menor (e-commerce) Venta al por mayor Turismo Educación Salud … Proveedores Gente Deptos. Administrativos Auditoria Deptos. Operativos Productos Otros Clientes

24 Aplicaciones En industrias manufactureras (vehículos), encontrar cuales situaciones generan la mayor cantidad de reclamos/garantías En educación, encontrar relaciones entre tipos de estudios y origen de los estudiantes en una universidad Predecir condiciones financieras especificas que llevan una empresa a la banca rota Organizar una campaña de turismo interno para el departamento

25 Aplicaciones Clasificación de datos estelares Diagnostico medico
Túnel carpiano Medicinas en tratamientos Text Mining Web Mining Contenido Estructura - Navegación Uso Bio-Informática

26 Aplicaciones en GTI Búsqueda en Internet
BIM (2008): Ontologías, Resultado de los motores de búsqueda (Google, Yahoo, MSN), Perfil del usuario, Minería de textos DSS para viveros automatizados (2008) Bodegas de datos y OLAP Clasificación (C4.5, C5.0, CART) CASE integrada basada en CRISP-DM (2009)

27 Aplicaciones en GTI DSS para el repositorio de acceso público de objetos de aprendizaje (SPAR, 2009) Bodegas, OLAP y Minería Web (de contenidos) Sistema de recomendación de patrones pedagógicos basado en ontologías y minería de datos (2009) Singular Value Decomposition, Frobenius, k-nn Reconocimiento Balístico (2010) Procesamiento y Análisis de Imágenes, Algoritmos Genéticos, los k vecinos más cercanos (k-nn) y validación cruzada

28 Aplicaciones en GTI Búsqueda en Internet En proceso (2010 – 2011)
Clustering en general (Harmony Search, k-means) (2009) Web Document Clustering Global-Best Harmony Search y Fp-growth (2010) Algoritmos meméticos con técnicas de niching (2010) En proceso (2010 – 2011) Web Document Clustering basado en reglas de asociación y frases de documentos Clustering usando Global-Best Harmony Search y modelos LEM

29 Referencias Discovering knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. Daniel T. Larose. John Wiley & Sons, Inc ISBN Larose, Daniel T. Data Mining Methods and Models. Daniel T. Larose. ISBN: E-Book. 385 pages. February 2006, Wiley-IEEE Press. Data Mining with SQL Server ZhaoHui Tang, Jamie Maclennan. Wiley Publishing, Indiana, 2005. Kantardzic, Mehmed. Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, John Wiley & Sons 2003 (343 pages). ISBN: Análisis y Extracción de Conocimiento en Sistemas de Información: Datawarehouse y Datamining. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación. Universidad Politécnica de Valencia. Wang, John (Editor). Data Mining: Opportunities and Challenges. Hershey, PA, USA: Idea Group Inc., 2003.