La minería de datos y su relación con el análisis de datos

Artículo por datdata

14 de abril de 2025

En la era de los datos, las organizaciones buscan no solo recopilar información, sino también interpretarla, comprenderla y utilizarla para tomar decisiones inteligentes. Dos términos que suelen aparecer en este contexto son minería de datos y análisis de datos.

Aunque están estrechamente relacionados, no son lo mismo. En este artículo exploraremos qué es la minería de datos, cómo se relaciona con el análisis de datos y cómo se aplican estas disciplinas en herramientas como Power BI.

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¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos (o data mining) es un proceso automatizado o semiautomatizado que permite explorar grandes volúmenes de datos para encontrar patrones ocultos, correlaciones, tendencias o reglas que no son fácilmente visibles a simple vista.

Se apoya en técnicas de estadística, aprendizaje automático (machine learning) y algoritmos computacionales para extraer ese conocimiento oculto. Es comúnmente utilizada en sectores como el marketing, finanzas, salud, logística y comercio electrónico, entre muchos otros.

Algunas técnicas comunes en minería de datos:

Clasificación: Agrupar elementos según categorías predefinidas. Ej: clasificar correos como “spam” o “no spam”.
Reglas de asociación: Identificar relaciones entre elementos. Ej: quienes compran X también compran Y.
Segmentación o clustering: Agrupar datos en clusters con características similares.
Análisis de secuencias: Detectar patrones en eventos cronológicos.
Detección de anomalías: Identificar valores atípicos que podrían indicar errores o fraudes.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso más amplio que abarca recoger, limpiar, transformar, visualizar e interpretar datos con el objetivo de responder preguntas de negocio, generar reportes o apoyar la toma de decisiones.

Tipos de análisis:

Análisis descriptivo: ¿Qué ha pasado? (ej. ventas mensuales)
Análisis diagnóstico: ¿Por qué pasó? (ej. caída de ventas por región)
Análisis predictivo: ¿Qué podría pasar? (ej. previsión de ingresos)
Análisis prescriptivo: ¿Qué deberíamos hacer? (ej. decisiones basadas en escenarios)

Diferencias clave entre minería de datos y análisis de datos

Característica	Minería de datos	Análisis de datos
Enfoque	Descubrimiento de patrones ocultos	Comprensión y comunicación de datos
Técnicas	Algoritmos, modelos estadísticos, ML	ETL, dashboards, KPIs, visualizaciones
Herramientas	Python, R, RapidMiner, WEKA, SQL	Power BI, Excel, Tableau, Looker
Resultados	Reglas, predicciones, modelos	Reportes, gráficos, dashboards
Automatización	Alta (modelos de machine learning)	Variable, pero suele ser más manual

¿Cómo se relacionan?

Aunque son disciplinas diferentes, la minería de datos es una parte avanzada del análisis de datos. Se podría decir que el análisis de datos tradicional responde a preguntas conocidas, mientras que la minería de datos busca descubrir lo que no sabíamos que no sabíamos.

Un flujo típico sería:

Análisis de datos descriptivo → ¿Qué ocurrió?
Diagnóstico y exploración → ¿Por qué ocurrió?
Minería de datos → ¿Qué patrones no estamos viendo?
Modelos predictivos → ¿Qué va a pasar después?

Aplicaciones de minería de datos en el análisis de datos con Power BI

Aunque Power BI está más orientado a la visualización y análisis descriptivo, también se puede integrar con procesos avanzados de minería de datos. Algunas formas de aplicar estas técnicas en Power BI son:

Usar modelos predictivos entrenados externamente

Puedes entrenar modelos de machine learning en Azure Machine Learning, Python o R, y conectarlos a Power BI para predecir resultados directamente en tus reportes.

Detección de anomalías

Power BI incluye funcionalidades para detectar valores atípicos automáticamente en series temporales.

Segmentación de clientes

Puedes usar clustering en Python o R y luego importar los resultados a Power BI para visualizar segmentos de clientes o productos.

Reglas de asociación

Aunque Power BI no lo hace de forma nativa, puedes generar reglas con herramientas como ML.NET, Python o Azure ML, y luego mostrar visualmente los resultados en un reporte.

Ejemplo práctico: Tienda de ecommerce

Escenario: Una tienda quiere entender el comportamiento de compra de sus clientes.

Con Power BI, se visualizan las ventas, productos más vendidos, y tickets promedio.
Luego, con técnicas de minería de datos, se descubren reglas como:

“El 72% de los que compran laptops, también compran mochilas en la misma semana.”
“Clientes con 3 meses sin comprar tienen un 80% de probabilidad de no volver.”

Este conocimiento puede alimentar estrategias de retención, promociones y recomendaciones personalizadas.

¿Qué aprender primero?

Para quienes están empezando en el mundo del análisis de datos, es recomendable comenzar con herramientas como Power BI, aprender análisis descriptivo, visualización, KPIs y luego avanzar hacia temas más complejos como minería de datos y machine learning.

La minería de datos es una herramienta poderosa, pero no reemplaza el análisis de datos: lo complementa.

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