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Análisis de minería de datos en ALDA Tech

Análisis de minería de datosimplica la aplicación de algoritmos estadísticos y técnicas de construcción de modelos para descubrir patrones en los datos.que están diseñados para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas mediante la extracción de información valiosa de sus datos.

Aspectos clave:

Recopilación de datos: recopila datos de diversas fuentes, incluidos datos web y fuentes externas e internas.

Higiene de los datos: Antes de que los datos puedan ser extraídos de manera efectiva, deben ser limpiados y estandarizados.

Los servicios incluyen:

• Normalización de la estructura: Garantizar que los datos estén formateados de manera coherente.
• Limpieza de datos: Eliminar errores e inconsistencias para mejorar la calidad de los datos.
• Nombre y Dirección: Formato correcto de los nombres y direcciones para garantizar su exactitud.

Consolidación de datos: Utiliza algoritmos de coincidencia para consolidar datos, lo cual es esencial para el análisis de minería de datos.

Esto incluye:

• Compatibilidad exacta y difusa: Técnicas para combinar y agrupar con precisión registros similares, incluso si existen discrepancias menores.
• Identificar la resolución: Resolver cualquier problema con la identidad de los datos para garantizar que cada registro sea único y preciso.
• Aumentar los datos geoespaciales: Mejorar los datos con información geográfica, que puede ser particularmente útil en la extracción de datos para el análisis espacial.

Cumplimiento de los datos: Garantiza que el tratamiento de los datos cumple con las normas legales y reglamentarias.

Análisis de datos: Con los datos recogidos, limpiados y consolidados, puede realizar varios análisis de minería de datos.

Estos incluyen:

• Modelos predictivos: Construir modelos para predecir resultados futuros basados en datos históricos.
• Análisis de tendencias: Identificación de patrones y tendencias en el tiempo.
• Segmentación: Dividir los datos en segmentos para comprender mejor los diferentes grupos o comportamientos.
• Aprendizaje de reglas de asociación: Descubrir relaciones interesantes entre las variables de los datos.

Perspectivas y informes: El paso final en el análisis de la minería de datos es traducir los resultados en información y informes procesables.

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