SEMMA: Metodología para la minería de datos

La metodología SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) fue desarrollada por SAS Institute como un enfoque estructurado para proyectos de minería de datos. SEMMA está diseñado para trabajar con grandes volúmenes de datos y maximizar la eficiencia del proceso analítico. Su nombre proviene de las cinco fases principales, que representan un flujo de trabajo lógico y secuencial.

Aunque SEMMA está estrechamente vinculado a las herramientas de SAS, puede ser adaptado a otros entornos y tecnologías.

Estructura de SEMMA

La metodología SEMMA consta de cinco fases clave que se centran en manipular, analizar y modelar datos:

  1. Sample (Muestreo)
  2. Explore (Exploración)
  3. Modify (Modificación)
  4. Model (Modelado)
  5. Assess (Evaluación)


A continuación se desarrollan las citadas metodologías:

1. Sample (Muestreo)

La primera fase se enfoca en seleccionar un subconjunto representativo de los datos. Esto es esencial cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos que pueden ser difíciles de manejar en su totalidad.

Objetivos:

  • Crear un conjunto de datos manejable que represente las características del conjunto completo.
  • Asegurar que el subconjunto sea suficientemente grande para contener patrones significativos.

Actividades:

  • Seleccionar datos aleatoriamente o mediante métodos de estratificación.
  • Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

Herramientas utilizadas:

  • SQL para extracción de datos.
  • Herramientas de muestreo en SAS o Python (train_test_split en sklearn).

Resultado:

Un subconjunto representativo de datos listo para análisis posterior.

2. Explore (Exploración)

La fase de exploración implica analizar los datos seleccionados para comprender su estructura, identificar patrones y descubrir relaciones significativas.

Objetivos:

  • Identificar tendencias, correlaciones y relaciones entre variables.
  • Detectar valores atípicos y problemas en los datos.

Actividades:

  • Calcular estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar).
  • Visualizar datos mediante gráficos de dispersión, histogramas o mapas de calor.
  • Analizar distribuciones de las variables.

Herramientas utilizadas:

  • SAS Visual Analytics.
  • Python (matplotlib, seaborn) o R para visualización.

Resultado:

Una comprensión clara de los datos y sus características principales.

3. Modify (Modificación)

En esta fase, los datos se preparan y transforman para garantizar que sean adecuados para el modelado. Esto incluye limpieza, creación de nuevas variables y transformación de datos existentes.

Objetivos:

  • Eliminar problemas en los datos que puedan afectar el rendimiento del modelo.
  • Transformar los datos para mejorar su utilidad analítica.

Actividades:

  • Manejar valores faltantes mediante imputación o eliminación.
  • Normalizar datos para asegurarse de que estén en la misma escala.
  • Crear variables derivadas como ratios, diferencias o combinaciones de variables.

Herramientas utilizadas:

  • SAS Enterprise Miner para limpieza y transformación.
  • Python (pandas, numpy) o R (dplyr) para manipulación de datos.

Resultado:

Un conjunto de datos limpio y transformado, listo para el modelado.

4. Model (Modelado)

La fase de modelado se centra en aplicar algoritmos de minería de datos para construir modelos predictivos o descriptivos.

Objetivos:

  • Construir modelos que puedan responder preguntas clave del negocio o predecir resultados.
  • Evaluar múltiples modelos para seleccionar el más efectivo.

Técnicas comunes:

  • Clasificación: Árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales.
  • Regresión: Regresión lineal, regresión múltiple.
  • Clustering: k-means, clustering jerárquico.
  • Reglas de asociación: Descubrir relaciones entre variables.

Herramientas utilizadas:

  • SAS Enterprise Miner para modelado avanzado.
  • Python (scikit-learn, TensorFlow) o R (caret, h2o).

Resultado:

Uno o más modelos que capturan patrones en los datos y cumplen con los objetivos iniciales.

5. Assess (Evaluación)

La evaluación es la fase final, donde se analizan los resultados de los modelos y se decide cuál es el más adecuado para implementar.

Objetivos:

  • Determinar la precisión, robustez y utilidad de los modelos.
  • Seleccionar el modelo que mejor cumple con los objetivos comerciales.

Actividades:

  • Evaluar métricas de rendimiento como precisión, recall, F1, AUC-ROC.
  • Realizar validaciones cruzadas para medir la generalización del modelo.
  • Comparar modelos y seleccionar el más efectivo.

Herramientas utilizadas:

  • SAS para evaluación de modelos.
  • Python (scikit-learn) o R para análisis de métricas.

Resultado:

Un modelo seleccionado con documentación clara de su rendimiento y aplicabilidad.

Iteración en SEMMA

El proceso SEMMA no es estrictamente lineal. Los resultados de una fase pueden requerir ajustes en fases anteriores. Por ejemplo:

  • Si un modelo no cumple con los objetivos, se pueden modificar los datos o explorar técnicas adicionales.
  • Si se detectan problemas en la evaluación, es posible volver a la fase de exploración para investigar más a fondo.

Ventajas de SEMMA

  1. Estructura clara:
    • Proporciona un flujo de trabajo lógico y fácil de seguir.
  2. Integración con herramientas de SAS:
    • Maximiza el rendimiento al trabajar con grandes volúmenes de datos.
  3. Enfoque en la calidad de los datos:
    • Dedica fases específicas a la exploración y transformación de datos.

Desventajas de SEMMA

  1. Dependencia de herramientas SAS:
    • Aunque adaptable, SEMMA está diseñado originalmente para SAS.
  2. Menos enfoque en objetivos comerciales:
    • A diferencia de CRISP-DM, no incluye fases explícitas para alinear los análisis con los objetivos comerciales.
  3. Consumo de tiempo:
    • Las fases de exploración y modificación pueden ser largas para conjuntos de datos grandes.

Un ejemplo práctico: Predicción de abandono de clientes

Contexto: Una empresa de telecomunicaciones desea predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar sus servicios.

  1. Sample: Se seleccionan datos de una base de clientes con un subconjunto equilibrado de clientes que abandonaron y no abandonaron.
  2. Explore: Se identifican correlaciones entre características como tiempo en el servicio, frecuencia de quejas y probabilidad de abandono.
  3. Modify: Se crean nuevas variables como ratios de quejas por mes y se normalizan ingresos.
  4. Model: Se entrenan modelos de clasificación (árboles de decisión y regresión logística) para predecir el abandono.
  5. Assess: Se evalúan los modelos y se selecciona el que tiene mayor precisión (85%) en datos de prueba.

En resumen SEMMA es una metodología robusta y efectiva para proyectos de minería de datos, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos y herramientas avanzadas. Su enfoque en la preparación y calidad de los datos asegura que los modelos sean confiables y útiles. Sin embargo, al ser más técnica que otras metodologías, es importante complementarla con un enfoque en objetivos comerciales claros.