Los algoritmos de minería de datos son consultas y programas programados que se utilizan para identificar patrones y tendencias en conjuntos de datos. El uso principal de la minería de datos es determinar las necesidades y preferencias del cliente, en función de su actividad real. Aunque la información se basa en el desempeño pasado, puede ser un excelente indicador del comportamiento y las tendencias del cliente.
Dos excelentes ejemplos de algoritmos de minería de datos son la agrupación en clústeres y los predictores de vecinos más cercanos. La agrupación en clústeres es un término que se utiliza para describir una actividad en la que las unidades o los datos individuales comparten atributos importantes. Separar la ropa es un ejemplo lógico de este comportamiento. La persona que clasifica la ropa está funcionando como algoritmo. Él o ella separa la ropa en pilas por atributos: los colores, la limpieza en seco y los blancos están todos separados.
El proceso de toma de decisiones real involucrado en esta actividad son los detalles del algoritmo. Primero, el conjunto de datos debe limitarse a elementos relevantes para el ejercicio. Los zapatos no están incluidos en la clasificación de la ropa sucia, aunque pueden estar en el mismo espacio físico. La decisión debe tomarse de antemano sobre qué características se utilizarán para separar la ropa y el tamaño de cada pila.
El predictor de vecino más cercano se basa en la identificación de ejemplos que coinciden estrechamente. Los criterios deben proporcionarse en las etapas iniciales, especificando cuál es el elemento o dato y qué incluirá la definición de más cercano. Este tipo de algoritmo sigue un patrón similar al proceso de pensamiento lógico.
El principal beneficio de los algoritmos de minería de datos es la capacidad del programa para crear e identificar patrones dentro de un gran volumen de datos. La capacidad de identificar vecinos en un entorno particular es fácil de hacer en un grupo pequeño. Sin embargo, los datos recopilados de todas las transacciones de ventas completadas dentro del año o en un distrito requieren programas especiales y lógica para hacer con precisión.
Las personas que pueden crear algoritmos de minería de datos para satisfacer las necesidades de los usuarios trabajan en inteligencia empresarial o minería de datos. Se trata de una expansión muy compleja de las estadísticas que crece en popularidad a medida que las organizaciones buscan obtener un rendimiento más tangible de los datos que han recopilado. Un desarrollador eficiente puede crear un conjunto de algoritmos de minería de datos que identifiquen con precisión patrones de comportamiento y utilicen esta información para predecir acciones futuras. Esta información es muy valiosa para empresas, organizaciones y gobiernos.