Inicio » Tendencias » Big Data » Las reglas de asociación en Big Data

Las reglas de asociación en Big Data

En la era del Big Data estamos inmersos en un boom de los datos a causa de la digitalización de gran parte de las cosas que hacemos a diario.

Las reglas de asociación tienen como misión encontrar los elementos (itemsets), y generar las normas adecuadas, atendiendo a una clasificación para predecir cualquier atributo o combinaciones de los atributos. 

Una salida profesional y un sector en auge está relacionado con las soluciones que aportan dichas reglas en análisis de datos. Identificarlas, saber qué tipo de aplicaciones tienen en diferentes sectores y empresas, así como determinar los datos que incluyen se hace fundamental en la tecnología.

Tanto en la minería de datos como el aprendizaje automático, las reglas de asociación se utilizan para analizar la información dentro de un determinado conjunto de datos.

Las reglas de asociación aplicadas a la tecnología

Las reglas de asociación se definen como un conjunto de técnicas que permiten establecer relaciones de interés con la finalidad de descubrir hechos que aporten valor dentro de las variables que facilitan los datos que son enormes.

Debes saber que estas técnicas utilizan diferentes algoritmos que generan y testean distintas pautas. La aplicación más práctica se puede realizar en el análisis de la cesta de una compra online. Aquí podrás observar qué tipo de productos se compran con mayor frecuencia, si quieres realizar una estrategia de marketing que sea realmente eficaz.

Objetivo y aplicaciones

El objetivo principal es encontrar correlaciones entre los diferentes elementos u objetos de las bases de datos relacionales, transaccionales o data-warehouses. Asimismo, es de vital importancia describir el algoritmo, explicar sus fases y definir las medidas alternativas para el proceso de descubrimiento de estas asociaciones.

Estas reglas cuentan con diversas aplicaciones:

  • El soporte para poder proceder a la toma de decisiones.
  • Hay un diagnóstico en las telecomunicaciones.
  • Se analiza la información en las ventas.
  • Se distribuye la mercancía en las tiendas.
  • Se segmentan los clientes en función a su patrón de compra.

Técnicas para una clasificación exitosa

A través de un conjunto de técnicas se pueden identificar las categorías a las que pertenecen los datos, si se tiene en cuenta un conjunto de pruebas que contengan los datos categorizados.

Es una forma de predecir el comportamiento de un grupo segmentado de clientes. Se podrá analizar el comportamiento del cliente en función de su decisión de compraratio de abandono, tasa de consumo o cualquier otra variable que aporte información valiosa.

Análisis cluster

A través del análisis cluster o de conglomerados se pueden clasificar los objetos en grupos más pequeños con características similares que se han conocido previamente. Con este método se segmenta a los consumidores en grupos muy parecidos, para posteriormente realizar acciones de marketing.

Técnica de data mining

En este apartado, también queremos destacar la técnica de data mining para extraer patrones de datasets mediante la combinación de métodos estadísticos.

Se incluyen técnicas de aprendizaje de reglas de asociación, el análisis de agrupamiento y la clasificación. Si aplicamos la minería de datos a los clientes, podremos llegar a modelar el comportamiento realizado en la cesta de la compra.

Algoritmos genéticos

Por otra parte, también existen los algoritmos genéticos como una técnica que ayuda a optimizar los datos y tiene en cuenta la supervivencia de los que mejor se adaptan.

Estos algoritmos evolutivos son muy funcionales para resolver problemas no lineales. Se puede mejorar la planificación de las tareas en la industria manufacturera u optimizar el rendimiento de una cartera de inversión.

Aprendizaje automático

Otra técnica interesante es el aprendizaje automático. Una especialidad de la inteligencia artificial que se ocupa del diseño y desarrollo de algoritmos que te ofrecen datos empíricos.

El objetivo principal es aprender de forma autónoma a reconocer patrones complejos y tomar decisiones según los datos obtenidos.

Características principales de las reglas de asociación

Según la anterior explicación, existen diversas técnicas para analizar los datos, que aplicadas con eficacia te sirven para extraer los resultados que ofrecen los grupos grandes de datos. A continuación, enumeramos algunas de sus características principales:

  • Cumplir con los niveles mínimos de soporte y confianza y que sus subconjuntos también lo cumplan.
  • Si algún item no se rige por el nivel mínimo, no debe considerarse como superconjunto.
  • Generar reglas con un solo consecuente para construir dos o más, de forma sucesiva.
  • El esfuerzo que se realiza depende de la cobertura mínima que se requiere.
  • Si un conjunto de items no supera la prueba de soporte, ninguno de sus superconjuntos la pasará.

Extensiones de las reglas de asociación

Posiblemente, la extensión más exitosa es FP-Growth al ser capaz de calcular eficientemente los conjuntos de elementos frecuentes en ejemplos, utilizando la estructura de datos del árbol FP. Utiliza un método que es capaz de descomponer una tarea en subtareas más reducidas. 

Por ejemplo, cuando se hace una compra online, se tiene en cuenta una sugerencia donde se explica que los clientes que compraron un determinado artículo también realizaron la compra de otro. Esto es un ejemplo de regla de asociación. Cuando se sabe qué elementos coexisten con mayor frecuencia, el algoritmo FP-Growth entra en juego y tiene un papel importante que desempeñar.

El papel de las diferentes abstracciones es otro aspecto a tener en cuenta. Se comienza con una clase superior con el propósito de filtrar clases inferiores. Cuando se encuentran las reglas con diferentes niveles de abstracción se podría generar una redundancia, por ese motivo es importante incorporar mecanismos de filtrado.

Las reglas de asociación al igual que las de clasificación funcionan con atributos discretos. Por esa razón, hay que tener enfoques comunes y discretos antes de minar jerarquías predefinidas. Asimismo, hay que conseguir aumentar la confianza y reducir la longitud de las reglas. No siempre que te encuentras una regla de asociación quiere decir que sea útil.

En IMF Business School dispones de un master en Big Data & Business Analytics que trata en profundidad las reglas de asociación aplicadas a la tecnología. ¡No dudes en solicitar más información en la web o ponerte en contacto con nosotros ante cualquier duda que te pueda surgir al respecto!

Enlace de interés

Las últimas tendencias en big data para estar a la última

Perfiles profesionales más demandados en el sector Big Data

Cómo el Big Data puede ayudar a los departamentos de recursos humanos: ejemplos

¿Qué es el Data Mining y cuáles son sus ventajas?

Formación Relacionada

Las dos pestañas siguientes cambian el contenido a continuación.
Equipo de profesionales formado esencialmente por profesores y colaboradores con amplia experiencia en las distintas áreas de negocio del mundo empresarial y del mundo académico. IMF Business School ofrece una exclusiva oferta de postgrados en tecnología en colaboración con empresa como Deloitte, Indra o EY (masters en Big Data, Ciberseguridad, Sistemas, Deep Learning, IoT) y un máster que permite acceder a la certificación PMP/PMI. Para ello IMF cuenta con acuerdos con universidades como Nebrija, la Universidad de Alcalá y la Universidad Católica de Ávila así como con un selecto grupo de universidades de Latinoamérica.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

¡Noticias, eventos y formación!

Suscríbete ahora y recibe los mejores contenidos sobre Negocios, Prevención, Marketing, Energías Renovables, Tecnología, Logística y Recursos Humanos.

Acepto recibir comunicaciones comerciales por parte del grupo IMF
He leído y acepto las condiciones


Las reglas de asociación en Big Data

Las reglas de asociación tienen como misión encontrar los elementos (itemsets), y generar las normas adecuadas en Big Data.