A mineração de dados não é um conceito novo, nem acompanhou a revolução digital. O conceito existe há quase um século, embora tenha se tornado mais popular na década de 1930. Em 1936, Alan Turing propôs a ideia de uma máquina universal que pudesse realizar cálculos usando técnicas dos computadores atuais; que foi um dos primeiros modelos de mineração de dados.
Desde então, percorremos um longo caminho. A mineração de dados e o aprendizado de máquina tornaram-se ferramentas viáveis em empresas que ajudam a melhorar tudo, desde operações de vendas até análise financeira para fins de investimento. Como resultado, os cientistas de dados agora são mais importantes para as empresas em todo o mundo.
O que é mineração de dados?
Em termos simples, é o processo de analisar grandes quantidades de dados para descobrir inteligência de negócios que podem ajudar as empresas a resolver problemas, reduzindo riscos, e aproveitar novas possibilidades. As semelhanças entre a busca de informações importantes em um vasto banco de dados e a mineração de minério em uma montanha inspiraram o nome desse sistema. Ambos os procedimentos precisam vasculhar grandes quantidades de dados para descobrir o valor oculto.
A mineração de dados fornece respostas para perguntas de negócios que, no passado, consumiam muito tempo para serem respondidas manualmente. Na maioria das vezes, ajuda os usuários a encontrar padrões, tendências e relacionamentos que, de outra forma, poderiam ignorar. Isso é possível empregando uma variedade de ferramentas estatísticas para examinar os dados de várias maneiras. Consequentemente, essas informações ajudam a prever o que acontecerá no futuro e tomar medidas para impactar os resultados dos negócios.
O uso de mineração de dados é proeminente em setores de negócios como vendas e marketing, desenvolvimento de produtos, saúde e assim por diante. Quando feito corretamente, a mineração de dados oferece uma vantagem competitiva significativa, permitindo que você entenda mais sobre seus clientes. Isso eventualmente leva ao desenvolvimento de estratégias de marketing bem-sucedidas, melhoria de receita e gerenciamento de custos adequado.
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Como funciona a mineração de dados
Explorar e analisar enormes quantidades de dados para encontrar padrões e tendências relevantes é o que é a mineração de dados. E além dos benefícios acima, outras áreas úteis incluem; marketing de banco de dados, gerenciamento de risco de crédito, detecção de fraude, triagem de e-mail de spam e até mesmo determinação da atitude do usuário.
Enquanto isso, existem quatro etapas no processo de mineração de dados. As organizações começam coletando dados e carregando-os em data warehouses. Os dados são então armazenados e gerenciados, no local ou na nuvem.
Os dados são acessados por analistas de negócios, equipes de gerenciamento e especialistas em tecnologia da informação, que decidem como organizá-lo. O software de aplicação então assume. Ele classifica os dados de acordo com as respostas do usuário, após o que apresenta os dados em um formato fácil de compartilhar, como um gráfico ou tabela, pelo usuário final.
O Processo de Mineração de Dados
A mineração de dados envolve uma série de etapas, desde a coleta de dados até a visualização, para extrair informações úteis de grandes conjuntos de dados. As técnicas de mineração de dados basicamente ajudam a produzir descrições e previsões sobre um conjunto de dados de destino. O processo abaixo revela como isso é possível.
#1. Defina os Objetivos de Negócios:
Geralmente, essa é a parte mais difícil do processo de mineração de dados, embora muitas empresas tendam a ignorar esse estágio crucial.
Nesse ponto, os cientistas de dados e as partes interessadas nos negócios devem colaborar para determinar os problemas de negócios. Isso guiará as consultas de dados e parâmetros para um projeto específico. No entanto, os analistas podem precisar realizar pesquisas adicionais para compreender completamente o contexto de negócios.
#2. Preparação de dados:
Assim que a extensão do problema for determinada, os cientistas de dados poderão determinar qual coleta de dados os ajudará a responder às perguntas essenciais de negócios com mais facilidade.
Eles literalmente limpam os dados depois de coletá-los, removendo qualquer ruído, como duplicatas, números ausentes e valores discrepantes. Enquanto isso, uma etapa adicional pode ser necessária, dependendo do conjunto de dados. O objetivo é diminuir o número de dimensões, pois ter muitos recursos pode retardar qualquer computação subsequente. Para garantir a precisão ideal em qualquer modelo, os cientistas de dados procurarão manter os preditores mais importantes.
#3. Modelagem e Mineração de Padrões:
Os cientistas de dados podem analisar quaisquer ligações de dados intrigantes, como padrões sequenciais, regras de associação ou correlações, dependendo do tipo de pesquisa. Mas, embora os padrões de alta frequência ofereçam uma gama mais ampla de usos, as variações de dados às vezes podem ser mais fascinantes, expondo possíveis áreas de fraude.
Dependendo dos dados disponíveis, os algoritmos de aprendizado profundo podem ser úteis ao classificar uma coleta de dados. Se os dados de entrada forem rotulados (aprendizado supervisionado), um modelo de classificação ou uma regressão pode ser usado para categorizar os dados, ou apenas a regressão pode ser usada para prever a plausibilidade de uma tarefa específica.
Por outro lado, os pontos de dados individuais no conjunto de treinamento são comparados entre si para descobrir semelhanças subjacentes e, em seguida, montados com base nessas características se o conjunto de dados não for rotulado (ou seja, aprendizado não supervisionado).
#4. Avaliação de Resultados e Implementação do Conhecimento
Após a agregação dos dados, os resultados devem ser examinados e compreendidos. Quando se trata de finalizar os resultados, eles devem ser válidos, únicos, valiosos e fáceis de compreender. Se esse critério for atendido, as organizações podem utilizar essas informações para desenvolver novas estratégias que as ajudarão a atingir seus objetivos.
Exemplo de mineração de dados
As técnicas de mineração de dados são amplamente utilizadas em supermercados. Os clientes podem obter cartões de fidelidade gratuitos em vários supermercados, que lhes dão acesso a descontos especiais não disponíveis para não membros. Em outras palavras, as lojas podem rastrear facilmente quem está comprando o quê, quando está comprando e a que preço usando os cartões. Depois de analisar os dados, os varejistas podem usá-los para oferecer cupons aos clientes com base em suas práticas de compra. Eles também podem determinar quando colocar itens à venda ou vendê-los pelo preço total.
Quando uma corporação usa apenas informações selecionadas que dificilmente refletem o grupo total da amostra para estabelecer uma teoria, a mineração de dados pode ser motivo de preocupação.
Técnicas de Mineração de Dados
Para transformar enormes quantidades de dados em informações significativas, a mineração de dados emprega uma variedade de algoritmos e metodologias. Aqui estão alguns dos mais comuns:
#1. Regras da Associação:
O termo "regra de associação" refere-se a um método baseado em regras para determinar associações entre variáveis em um conjunto de dados.
A análise da cesta de mercado, que permite que as organizações entendam melhor as ligações entre os diferentes itens, basicamente emprega essas metodologias. As empresas podem desenvolver estratégias de vendas cruzadas e mecanismos de recomendação mais fortes ao entender os hábitos de consumo de seus clientes.
#2. Redes neurais:
As redes neurais ajudam a lidar com dados simulando a interconexão do cérebro humano através de camadas de nós. Entradas, pesos, um viés (ou limite) e uma saída compõem cada nó.
Se o valor de saída atingir um determinado limite, o nó “dispara” ou “ativa”, enviando dados para a próxima camada da rede. Por meio do aprendizado supervisionado, as redes neurais aprendem essa função de mapeamento e a alteram com base na função de perda usando gradiente descendente.
Podemos ter certeza da precisão do modelo para produzir a resposta correta quando a função de custo é igual ou próxima de zero.
#3. Árvore de decisão:
Essa técnica de mineração de dados agrupa ou prevê resultados potenciais com base em uma coleção de decisões usando métodos de classificação ou regressão. Ele usa uma imagem em forma de árvore para mostrar os resultados potenciais dessas decisões, como o nome indica.
#4. K-vizinho mais próximo (KNN):
Esta é uma técnica não paramétrica que classifica os pontos de dados com base em sua proximidade e relação com outros dados disponíveis. Esta técnica assume que os pontos de dados que são comparáveis podem ser descobertos próximos uns dos outros. Como resultado, ele tenta determinar a distância entre os pontos de dados, usando Distância euclidianae, em seguida, atribui uma categoria com base na categoria ou média mais comum.
Aplicações de mineração de dados
As equipes de business intelligence e análise de dados estão usando cada vez mais técnicas de mineração de dados para obter insights para suas organizações e setores. A seguir estão alguns exemplos de aplicativos de mineração de dados:
Previsão de Vendas
Previsão de vendas é uma maneira de fazer uso dos links revelados pelos algoritmos de mineração de dados.
O uso de ferramentas de mineração de dados para responder a um problema de negócios sobre o que venderá e quando é conhecido como previsão de vendas.
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O Walmart, por exemplo, faz uso extensivo dos dados coletados por seus mineradores de dados. De acordo com a pesquisa do Walmart, quando havia avisos de tempestade na área, os indivíduos eram mais propensos a comprar Pop-Tarts de morango. As Pop-Tarts de morango foram então estrategicamente colocadas nos caixas do Walmart.
As questões de negócios do Walmart (o que os clientes compram quando os furacões estão se aproximando?) foram resolvidas por meio de mineração de dados, aumentando as compras por impulso nos caixas (as pessoas compram mais Pop-Tarts de morango).
No entanto, esta é uma definição bastante ampla de mineração de dados; tentando antecipar as ações de todos.
Segmentação de mercado
Segmentação de mercado é um dos recursos mais poderosos da mineração de dados. Pode ser pensado como uma forma de agrupamento.
Uma corporação pode examinar as informações coletadas e começar a tomar decisões de negócios com base em critérios como idade ou sexo.
Digamos que coletamos informações sobre compras de iPhone, por exemplo. Quando combinamos nossos dados, descobrimos que aqueles com menos de 30 anos são mais propensos a comprar um iPhone. Um cientista de dados poderia aconselhar a equipe de marketing da Apple a direcionar anúncios para pessoas com menos de 30 anos.
Estamos construindo modelos de previsão aqui, pois sabemos o que queremos vender e estamos tentando descobrir para quem devemos comercializar.
Esse é apenas um exemplo; você pode ser muito mais específico. Podemos dividir ainda mais nosso mercado com base em gênero, raça e pontuação de crédito. Então podemos descobrir que o mercado-alvo para iPhones são mulheres brancas com menos de 30 anos com excelentes classificações de crédito.
As possibilidades de segmentação são ilimitadas e dependem exclusivamente dos dados que você possui.
Educação
As instituições educacionais começaram a coletar dados para entender melhor suas populações estudantis e as configurações que promovem o sucesso. Basicamente, à medida que mais cursos migram para plataformas online, os instrutores podem acompanhar e avaliar o desempenho usando uma variedade de dimensões e métricas, como pressionamentos de tecla, perfis de alunos, aulas, universidades e tempo gasto.
Otimização de Operações
A mineração de processos faz uso de técnicas de mineração de dados para reduzir custos em tarefas operacionais, permitindo que as empresas operem com mais eficiência. Isso ajuda os empresários a identificar gargalos dispendiosos e melhorar a tomada de decisões.
O que você quer dizer com mineração de dados?
Data Mining é um conceito que a maioria das empresas utiliza para transformar dados brutos em informações significativas. As empresas basicamente aprendem mais sobre seus clientes empregando software para buscar tendências em grandes lotes de dados. Isso permite que eles criem campanhas de marketing mais bem-sucedidas, melhorem as vendas e reduzam custos. Coleta de dados eficaz, armazenamento e processamento de computador são necessários para a mineração de dados.
Para que a mineração de dados é usada?
O uso de mineração de dados é proeminente em setores de negócios como vendas e marketing, desenvolvimento de produtos, saúde e assim por diante. Quando feito corretamente, a mineração de dados oferece uma vantagem competitiva significativa, permitindo que você entenda mais sobre seus clientes. Isso eventualmente leva ao desenvolvimento de estratégias de marketing bem-sucedidas, melhoria de receita e gerenciamento de custos adequado.
O que é mineração de dados e como funciona?
As organizações começam coletando dados e carregando-os em data warehouses. Os dados são então armazenados e gerenciados, no local ou na nuvem. Os dados são acessados por analistas de negócios, equipes de gerenciamento e especialistas em tecnologia da informação, que decidem como organizá-los. O software de aplicação então assume. Ele classifica os dados de acordo com as respostas do usuário, após o que apresenta os dados em um formato fácil de compartilhar, como um gráfico ou tabela, pelo usuário final.
Quais são os 3 tipos de mineração de dados?
Alguns tipos de mineração de dados são:
- Agrupamento.
- Predição.
- Classificação.
Quais são as 7 etapas da mineração de dados?
- Limpeza de dados.
- Integração de dados.
- Redução de dados
- Transformação de Dados.
- Mineração de dados.
- Avaliação de padrões
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