En una era en la que los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones, es esencial explorar y comprender las técnicas que nos permiten extraer información significativa de volúmenes masivos de datos.

Miguel Houghton, Data Scientist en Mercedes-Benz AG, ha dado una openclass sobre el uso de algoritmos de clustering, análisis de componentes principales (PCA) y detección de anomalías para revelar información valiosa en grandes conjuntos de datos sin etiquetas previas.

Vamos a descubrir cómo estas técnicas permiten identificar patrones, segmentar clientes y optimizar procesos empresariales, impulsando la toma de decisiones y la eficiencia en el mundo del Big Data.

Antes de nada, es importante saber que el aprendizaje no supervisado se refiere a una rama del aprendizaje automático en la que el modelo se entrena sin la necesidad de etiquetas o guías explícitas, es decir, el modelo puede descubrir patrones de manera autónoma en los datos. 

En Big Data, el aprendizaje no supervisado se usa para explorar y comprender información compleja y no estructurada de grandes conjuntos de datos. Vamos a conocer los conceptos básicos. ¡Comenzamos!

BIG DATA CLUSTERING: AGRUPACIÓN DE DATOS

Consiste en aquellos algoritmos que nos permiten organizar en grupos el conjunto de elementos reflejados en los datos. Para su utilización, se parte de las características que definen cada elemento y una función de similitud/distancia que determina sus semejanzas. 

Algunas técnicas que se emplean son:algoritmos de clustering jerárquico, particionante, borroso, generativos o probabilísticos, basados en grafos, mapas autoorganizados, etc.

Entre los más importantes, destacan:

• K-Means: Es uno de los algoritmos de clustering más conocidos y ampliamente utilizados. Su objetivo es dividir los datos en «K» clusters, donde K es un valor predefinido. Funciona mediante la asignación iterativa de puntos de datos al cluster más cercano y la recalculación de los centroides de cada cluster.
• DBSCAN: Es un algoritmo de clustering basado en densidad que es capaz de identificar clusters de forma arbitraria. No requiere que el número de clusters sea especificado de antemano y puede identificar puntos de datos como ruido si no pertenecen a ningún cluster.
• Clustering Jerárquico: Es un enfoque que crea una jerarquía de clusters, organizándolos en un árbol de clusters. Puede ser aglomerativo (comenzando con clusters individuales y fusionándolos) o divisivo (dividiendo repetidamente clusters grandes en subclusters más pequeños).

Entre las aplicaciones empresariales que tiene el clustering, encontramos:

• Segmentación de clientes: Las empresas pueden utilizar algoritmos de clustering para dividir su base de clientes en grupos homogéneos según el comportamiento de compra, preferencias o características demográficas.
• Detección de fraudes: Los algoritmos pueden agrupar transacciones similares y destacar aquellas que son atípicas en comparación con el comportamiento normal de un cliente.
• Optimización de la cadena de suministro: Al agrupar productos con demandas y características similares, pueden tomar decisiones más eficientes sobre la gestión de existencias y rutas de distribución.

ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA)

Son técnicas matemáticas que permiten que un conjunto de características que definen un elemento se reduzca a un número mucho más reducido y manejable evitando posibles distorsiones (“Maldición de la dimensionalidad”).

Para su utilización, se realizan proyecciones de la matriz de datos original mediante técnicas algebraicas con el fin de reducir la dimensionalidad manteniendo la variabilidad, etc. Entre las técnicas que más se utilizan, destacan: Análisis de componentes principales (PCA), Descomposición en valores singulares (SVD), Análisis de discriminantes lineales (LDA).

Entre las aplicaciones empresariales que tiene el PCA, encontramos:

• Reducción de dimensionalidad en análisis de datos: Al transformar datos de alta dimensionalidad en un conjunto más pequeño de componentes principales, las empresas pueden conservar la mayor parte de la variabilidad de los datos mientras reducen la complejidad.
• Compresión de imágenes y multimedia: Al aplicar PCA a las representaciones de imágenes, es posible reducir la cantidad de información necesaria para almacenar o transmitir una imagen sin una pérdida significativa de calidad visual.
• Análisis de datos biológicos en la industria farmacéutica: En la industria farmacéutica, PCA se utiliza para analizar datos biológicos complejos, como perfiles genéticos o de expresión génica. Ayuda a identificar patrones y relaciones en datos biomoleculares que pueden ser cruciales para el descubrimiento de medicamentos.

DETECCIÓN DE ANOMALÍAS

La detección de anomalías consiste en detectar aquellos elementos de un conjunto cuyas características son significativamente diferentes del resto de elementos. 

Se utiliza mediante diferentes técnicas por las que se asocia a cada elemento un valor de rareza o especificidad que se utilizará para calificarlo como anomalía o no (outlier) con técnicas como: algoritmos de clustering (Single-Link) , jacknife, Algoritmo Local Outlier Factor (LOF), técnicas basadas en los vecinos más cercanos.

A la hora de aplicar al detección de anomalías a la empresa, encontramos:

• Detección de fraude en transacciones financieras: Este enfoque busca patrones inusuales en el comportamiento de las transacciones financieras y alerta automáticamente sobre actividades sospechosas, como el uso no autorizado de tarjetas de crédito o el fraude en línea.
• Mantenimiento predictivo en la industria:  Utilizando sensores y datos de funcionamiento se monitorean constantemente las condiciones de las máquinas y se detectan desviaciones inusuales que podrían indicar un problema inminente.
• Seguridad de la red y detección de intrusos: El objetivo principal se basa en identificar comportamientos sospechosos o intrusiones en sistemas informáticos y redes corporativas. Los algoritmos de detección de anomalías pueden analizar el tráfico de red en busca de patrones inusuales, como actividades de piratería, malware o intentos de acceso no autorizado, y activar alertas para una respuesta inmediata.

REGLAS DE ASOCIACIÓN

Consiste en descubrir asociaciones entre elementos y variables en grandes conjuntos de datos. Para ello, se buscan patrones frecuentes en los datos principalmente correlaciones entre valores concretos de las variables del conjunto de datos. Algunas de las técnicas que se emplean son: Algoritmo A priori, Algoritmo Eclat, Algoritmo Magnus Opus.

Algunos ejemplo empresariales del uso de reglas de asociación:

• Recomendaciones de productos en comercio electrónico: Las reglas de asociación se utilizan en el comercio electrónico para generar recomendaciones de productos personalizadas. Analizan patrones de compra anteriores de clientes y establecen asociaciones entre productos que a menudo se compran juntos.
• Gestión de inventario y cadena de suministro: Las reglas de asociación se aplican para optimizar la selección y colocación de productos en almacenes y estanterías. Al identificar patrones de compra y relaciones entre productos, las empresas pueden tomar decisiones sobre la disposición del inventario, reduciendo los costes de almacenamiento y mejorando la eficiencia logística.
• Análisis de datos de clientes y segmentación: Se utilizan en análisis de datos de clientes para identificar patrones de comportamiento de compra y preferencias. Esto permite a las empresas segmentar a los clientes en grupos con intereses similares y diseñar estrategias de marketing específicas para cada segmento.

CASOS DE ÉXITO CON APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

AMAZON

Amazon tiene el mejor sistema de recomendación conocido en una empresa de productos. El algoritmo se basa en el principio de que si un cliente ha comprado productos A y B, es probable que también le interesen productos C y D que otros clientes con patrones de compra similares han adquirido.

La retención de clientes es un éxito gracias al recomendador y mejora con el aumento de clientes retenidos. Alrededor del 35% de las ventas provienen de recomendaciones personalizadas. Este algoritmo de recomendación mejora con los nuevos orígenes de datos como Alexa, Prime Video, Prime Music…

GOOGLE

Entre los numerosos sistemas de aprendizaje no supervisado implementados por Google, existe un caso de uso muy conocido basado en la detección de Spam en el correo electrónico.

Mediante la aplicación de técnicas de clustering y análisis de texto, Google identifica patrones de correo no deseado y lo separa automáticamente de los mensajes legítimos en Gmail. Este enfoque ha llevado a una disminución significativa del correo no deseado en las bandejas de entrada de los usuarios y ha mejorado la seguridad y la confiabilidad de los servicios de correo electrónico de Google.

UBER

Es líder en la industria del transporte de personas gracias a su poder tecnológico. Uber utiliza sistemas de aprendizaje no supervisado con el objetivo de gestionar la demanda de viajes de manera eficiente.

Los algoritmos que utiliza Uber sirven para agrupar a los conductores en áreas geográficas de alta demanda en momentos específicos. Esto permite optimizar la asignación de conductores a los clientes y reducir los tiempos de espera.

Estos algoritmos mejoran la experiencia del cliente e implican una retención de clientes positiva. Esto, añadido a orígenes de datos como Uber Eats o Lime, permite que los sistemas de IA creados por Uber mejoren con el paso del tiempo.

CONCLUSIONES

El aprendizaje no supervisado se ha consolidado como uno de los avances más significativos en el ámbito empresarial. Su capacidad para descubrir patrones ocultos y segmentar clientes ha revolucionado la toma de decisiones y la estrategia empresarial.

Estas técnicas tienen un impacto transversal en una amplia gama de sectores, desde el comercio electrónico hasta la atención médica y la fabricación. A medida que el Big Data sigue creciendo exponencialmente, estas técnicas se vuelven aún más críticas, por lo que aprovechar al máximo los datos sin etiquetas es esencial para comprender los matices y tendencias en un mundo impulsado por datos. 

Si tú también quieres obtener una visión global y completa de la analítica de datos gracias al aprendizaje de la recolección, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos, además de la infraestructura de Big Data necesaria para todo ello, el Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data es lo que buscas.

Se trata de una formación 100% online con la que aprenderás métodos, herramientas y técnicas de ingeniería moderna y conseguirás conocimientos en un área con grandes salidas profesionales y en continuo desarrollo. ¿A qué esperas?