Compartimos algunos términos claves en el mundo de People Analytics
1. Data Mining: Proceso de encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, para así generar información y conocimiento.
2. Machine Learning: Técnica vinculada al Data mining. Algoritmos que al leer datos van encontrando patrones. El proceso, a diferencia del Data Mining, es continuo.
3. Arbol de Decisión: Técnica de Data Minign que visualmente parece un arbol, y consiste de un conjunto de reglas de tomas de decisión con múltiples variables que explican patrones. Trabaja prediciendo datos categóricos y puede trabajar con variables continuas y categóricas también.
4. R: El software más autilizado actualmente en el ámbito de Analytics. Es gratuito, open source, tiene una gran comunidad de usuarios y desarrollos y diversos complementos que le da mucha flexibilidad para trabajar en todo tipo de proyectos analíticos.
5. Datos Estructurados y No Estructurados: La diferencia entre los datos que podrían ser fácilmente organizados en una hoja de cálculo o base de datos (estructurados), como lo son por ej. categorías o datos numéricos, vs. los datos no estructurados (emails, textos, imágenes, etc.)
6. Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado: En el aprendizaje se tiene el valor a predecir en los datos que se usan para encontrar el patrón (modelo). Por ej. cuando se quiere predecir el puntaje requerido en un test para saber que la persona tendrá un buen desempeño en el puesto. En el no supervisado no se tiene esa variable. Por ej. encontrar grupos/segmentos de empleados. No se tiene una variable que se quiere estimar (Variable a predecir)
7. Clustering: Algoritmo para encontrar agrupaciones de casos (datos). Es el utilizado para identificar segmentos en un conjunto de datos.
8. Datos de Entrenamiento vs. Testeo: Cuando se ejecutan algoritmos de data mining, primero se usa un porcentaje del conjunto total de datos (Frecuentemente un 60%) para analizar y encontrar los patrones. Luego se usa el restante de datos para aplicar el modelo y verificar si predecía correctamente (se compara el valor que se predice vs. el valor real que había para la variable a predecir).
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