¿Qué son y para qué sirven el Text mining y Data mining?

¿Sabías que, según el informe “Data never sleeps” de Domo, cada día se generan más de 2,5 billones de bytes de datos? Y esta cifra solo hace que aumentar.

Las empresas, tanto privadas como públicas, generan multitud de datos diarios. Estos son convertidos en información de gran utilidad, con la que podrán tomar decisiones a posteriori.

Para ello, técnicas como Text mining o Data Mining son del todo necesarias. Pero, ¿qué son y para qué sirven el Text mining y Data mining? 

Text mining o minería de textos: definición

El Text mining o minería de datos es uno de los campos del Data Science. Este proceso abarca el análisis de datos textuales de toda índole (pertenecientes a diferentes medios, idiomas, etc.), con el objeto de su comprensión y establecer una relación entre los distintos contenidos. Para ello, es necesario emplear acciones estadísticas y/o algoritmos de búsqueda.

De este modo, gracias al Text mining se descubren tendencias; identificando patrones en los textos, así como palabras clave o la repetición de estructuras sintácticas, entre otros.

Es una herramienta analítica muy útil, puesto que se estudian inmensas cantidades de textos y de manera automática. Por consiguiente, la minería de texto utiliza técnicas adquiridas del aprendizaje automático o machine learning.

Text mining nace en los ochenta con el objeto de mejorar el procesamiento de datos, disminuyendo así el trabajo humano. Asimismo, cabe destacar que el Text mining no solo se aplica a archivos de texto –como podría ser un documento Word-, sino que va mucho más allá: 

• Comentarios en redes sociales 
• Reseñas de usuarios
• Correos electrónicos
• Comentarios en blogs o foros
• Páginas web
• Encuestas

Fases del Text mining

¿Qué son y para qué sirven el Text mining y Data mining? Para responder a ello, es importante conocer las diferentes fases que componen este proceso de análisis de datos textuales:

1. Recopilación: Es la primera fase del Text mining y consiste en recolectar los datos de las distintas fuentes de información. Como hemos dicho antes, se llevará a cabo de forma automatizada, aunque bajo la supervisión de un data scientist. 
2. Preprocesamiento: Consiste en identificar el contenido, extrayendo lo más representativo del texto.
3. Limpieza: Eliminar lo innecesario o la información duplicada.
4. Tokenización: ‘Traducir los textos’ a entidades o lenguajes de programación, con el objetivo de que la computadora los reconozca.
5. Descubrimiento: O análisis de las representaciones internas para determinar los patrones establecidos.
6. Visualización: Finalmente, la muestra de datos será servible para poder empezar a trabajar.

¿Para qué sirve Text mining?

Entonces, ¿para qué podemos utilizar Text mining? A priori, destacar que es una de las técnicas más empleadas por empresas de todo tipo. Y es que, a través de esta metodología, se puede indagar sobre el público objetivo de una marca: conocer sus hábitos, gustos, qué tipo de producto desean…

Estas son las acciones de Text mining, aplicables a cualquier sector laboral (biología, gestión documental, medicina…), tanto el ámbito público como privado: 

• Extracción de la información
• Clasificación de los documentos
• Elaboración de informes
• Análisis de minería de opiniones

¿Qué es Data mining o la minería de datos?

¿Sabes qué significa “Data mining”? Te dejamos a continuación su definición:

Data mining o minería de datos es el proceso de extraer información importante proveniente de una gran cantidad de datos, con el fin de generar una estructura entendible para las máquinas. Todo ello, con el objeto de emplear dicha información, a posteriori.

Por consiguiente, es necesario también utilizar técnicas de Inteligencia Artificial, aprendizaje automático; así como estadística o sistemas de bases de datos.

La minería de datos está basada en un análisis matemático, que al igual que en Text mining, establece patrones y tendencias en los datos.

Aplicaciones de Data mining

En el mundo empresarial, existen 5 aplicaciones donde visualizar los modelos de Data Mining:

• Previsión: Data mining sirve para predecir el momento de las ventas.
• Riesgo y probabilidad: A través de emails, por ejemplo, se determinan los mejores clientes potenciales. De este modo, se puede concretar el equilibrio entre riesgos y probabilidades. 
• Búsqueda de secuencias: Siguiendo el ejemplo de las ventas, se analizan los artículos que los clientes han adquirido. Todo ello, para predecir futuras compras.
• Clasificación: Agrupar a los clientes, teniendo en cuenta diferentes elementos que comparten entre sí. De esta forma, se podrán predecir acciones en función de las afinidades.

Diferencias entre Text mining y Data mining

Para entender qué son y para qué sirven el Text mining y Data mining, es necesario entender que no son lo mismo; a pesar de que estos conceptos se encuentren íntimamente relacionados.

Mientras que en el Text mining se obtiene información de esos datos en forma de texto, información no estructurada; en Data mining sí que se parte de una base de datos, donde la información sí que está estructurada. Por ende, en este segundo caso, la búsqueda de información es más sencilla.

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