As empresas agora têm mais dados à sua disposição do que nunca. No entanto, devido ao grande volume de dados, pode ser incrivelmente difícil entender os enormes volumes de dados estruturados e não estruturados para implementar reformas. Essa dificuldade, se não for tratada de maneira eficaz, tem o potencial de reduzir o valor ou a validade de todos os dados. A mineração de dados é o processo pelo qual as empresas procuram padrões nos dados para obter insights relevantes para suas necessidades. Em outras palavras, ambos inteligência de negócios e a ciência de dados, sem dúvida, exige isso. Basicamente, as organizações podem empregar uma variedade de técnicas de mineração de dados para transformar dados brutos em insights úteis. Eles vão desde a inteligência artificial de ponta até os fundamentos da preparação de dados, todos críticos para obter o máximo dos investimentos em dados.
Então, neste post, vamos mergulhar profundamente em tudo o que você deve saber sobre as técnicas e processos de mineração de dados. Mas só para ter certeza de que você sabe no que está se metendo, confira nosso post em definição de mineração de dados, importância, aplicação e melhores práticas para se familiarizar com o básico.
Agora vamos colocar a bola rolando...
Técnicas e etapas para mineração de dados
Abaixo está uma lista abrangente de técnicas ou etapas de mineração de dados que toda empresa precisaria em um ponto ou outro durante o processo de mineração de dados.
#1. Limpeza e preparação de dados
Limpar e preparar os dados é uma etapa importante no processo de mineração de dados. Para serem úteis em vários procedimentos analíticos, os dados brutos devem ser limpos e estruturados. Diferentes partes da modelagem de dados, transformação, migração de dados, ETL, ELT, integração de dados e agregação são frequentemente aspectos na limpeza e preparação de dados. Geralmente, é uma etapa crítica para determinar o uso ideal dos dados. Isso também significa entender seus recursos e atributos básicos.
A importância da limpeza e preparação de dados para um negócio é evidente. Os dados não têm sentido para uma organização ou não são confiáveis devido à sua qualidade se esse primeiro estágio for ignorado. As empresas devem poder confiar em seus dados, resultados analíticos e nas ações tomadas como resultado desses resultados.
#2. Padrões de rastreamento
O reconhecimento de padrões é uma técnica básica de mineração de dados. Implica detectar e rastrear tendências ou padrões nos dados para tirar conclusões fundamentadas sobre os resultados de negócios.
Quando uma empresa percebe um padrão nos dados de vendas, por exemplo, há uma base para agir. Tem que capitalizar a informação. Além disso, se uma empresa descobre que um determinado produto vende melhor do que outros para um grupo demográfico específico, ela pode utilizar essas informações para desenvolver produtos ou serviços semelhantes ou apenas estocar melhor o produto original para esse grupo.
#3. Classificação
As inúmeras qualidades ligadas a diferentes tipos de dados são frequentemente analisadas usando várias técnicas de mineração de dados de classificação.
As organizações podem categorizar ou classificar dados vinculados após identificar as principais características de vários tipos de dados. Isso é essencial para reconhecer informações de identificação pessoal que as empresas podem querer proteger ou redigir de documentos, por exemplo.
#4. Associação
O termo “associação” refere-se a uma técnica de mineração de dados que tem muito em comum com a estatística. Ele mostra que determinados dados (ou eventos orientados a dados) estão conectados a outros dados ou eventos orientados a dados. Em outras palavras, é comparável ao conceito de coocorrência de aprendizado de máquina, no qual a existência de um evento orientado a dados indica a possibilidade de outro.
Além disso, correlação é um termo estatístico análogo ao conceito de associação. Isso indica que a análise dos dados revela uma ligação entre duas ocorrências de dados, como o fato de que a compra de hambúrgueres é comumente acompanhada pela compra de batatas fritas.
#5. Detecção de valores discrepantes
Quaisquer irregularidades nos conjuntos de dados são detectadas por meio da detecção de valores discrepantes. Quando as empresas descobrem anomalias em seus dados, fica mais fácil entender por que elas ocorrem e planejar ocorrências futuras para atender às metas corporativas. Por exemplo, se houver um aumento no uso de sistemas transacionais para cartões de crédito em uma determinada hora do dia, as empresas podem usar essas informações para otimizar suas vendas no restante do dia, descobrindo o motivo.
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#6. Agrupamento
Clustering é uma estratégia de análise que usa métodos visuais para compreender os dados. Os gráficos são usados por métodos de agrupamento para demonstrar onde está a distribuição de dados em relação a determinadas métricas. No entanto, para representar essa distribuição de dados, as técnicas de agrupamento geralmente usam cores diferentes.
Enquanto isso, a análise de cluster funciona melhor com técnicas de gráfico. Os usuários podem observar visualmente como a distribuição de dados funciona e detectar tendências relevantes para seus objetivos de negócios usando gráficos e agrupamentos em particular.
#7. Regressão
As técnicas de regressão são úteis para determinar a natureza do relacionamento de um conjunto de dados entre as variáveis. Em alguns casos, as associações podem ser causais, enquanto em outros, podem ser apenas correlações. A regressão é uma técnica simples de caixa branca para determinar como as variáveis estão relacionadas. E quando se trata da aplicação de técnicas de regressão, previsão e modelagem de dados estão no topo da lista.
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#8. Predição
A previsão é uma das quatro disciplinas de análise e é um aspecto particularmente forte da mineração de dados. Análise preditiva funciona estendendo as tendências observadas em dados atuais ou históricos para o futuro. Como resultado, ele fornece às empresas informações sobre quais tendências surgirão em seus dados no futuro.
O uso da análise preditiva pode ser feito de várias maneiras. Aspectos de aprendizado de máquina e inteligência artificial são partes integrantes de alguns dos mais avançados. A análise preditiva, por outro lado, quase nunca depende dessas técnicas; funciona com algoritmos mais simples.
#9. Padrões sequenciais
Essa técnica de mineração de dados se concentra em descobrir um conjunto de eventos que ocorrem em uma ordem predeterminada. É muito útil para mineração de dados transacionais. Este método, por exemplo, pode revelar os segmentos de compradores de vestuário que são mais propensos a adquirir após fazer uma primeira compra, como um par de sapatos.
Compreender os padrões sequenciais pode ajudar as empresas a recomendar produtos adicionais aos clientes para aumentar as vendas.
#10. Árvores de decisão
As árvores de decisão são uma forma de modelo de previsão que permite que as empresas coletem dados de forma eficaz. Embora uma árvore de decisão seja tecnicamente um tipo de aprendizado de máquina, ela é mais comumente chamada de versão de caixa branca devido à sua simplicidade.
Os usuários podem ver prontamente como as entradas de dados afetam as saídas usando uma árvore de decisão. Por exemplo, uma floresta aleatória é um modelo de análise preditiva criado pela combinação de vários modelos de árvore de decisão. Modelos complicados de floresta aleatória são considerados técnicas de aprendizado de máquina “caixa preta”. Isso ocorre porque suas saídas nem sempre são fáceis de interpretar com base em suas entradas. No entanto, na maioria das circunstâncias, esse tipo fundamental de modelagem de conjunto é mais preciso do que confiar apenas em árvores de decisão.
#11. Técnicas estatísticas
As técnicas estatísticas estão no centro da maioria das análises de mineração de dados. Os vários modelos de análise são baseados em ideias estatísticas que produzem números numéricos que podem ajudar a alcançar determinados objetivos de negócios.
Em sistemas de reconhecimento de imagem, as redes neurais, por exemplo, usam estatísticas sofisticadas baseadas em diferentes pesos e métricas para identificar se uma imagem é um cachorro ou um gato.
Além disso, os modelos estatísticos são um dos dois principais campos da inteligência artificial.
Algumas técnicas estatísticas têm modelos estáticos, enquanto outras que usam aprendizado de máquina melhoram com o tempo.
#12. Visualização
Outro aspecto importante da mineração de dados é a visualização de dados. Eles fornecem aos usuários acesso a dados baseados em experiências sensoriais que podem ser vistas.
As visualizações de dados atuais são dinâmicas, úteis para streaming de dados em tempo real e diferenciadas por uma variedade de cores que revelam várias tendências e padrões de dados.
Além disso, os painéis são uma ferramenta poderosa para descobrir insights de mineração de dados usando visualizações de dados. Assim, em vez de confiar apenas nas saídas numéricas de modelos estatísticos, as organizações podem criar painéis com base em uma variedade de métricas e usar visualizações para destacar visualmente padrões nos dados.
#13. Redes neurais
Uma rede neural é um tipo de modelo de aprendizado de máquina que frequentemente surge em inteligência artificial e aprendizado profundo. As redes neurais são um dos modelos de aprendizado de máquina mais precisos usados atualmente. Seus nomes são resultado do fato de terem diferentes camadas que espelham a maneira como os neurônios funcionam no cérebro humano.
Embora uma rede neural possa ser uma ferramenta útil na mineração de dados, as organizações devem ter cautela ao empregá-la. Isso ocorre porque alguns desses modelos de rede neural são bastante complexos, dificultando a compreensão de como uma rede neural chegou a um resultado em primeiro lugar.
#14. Armazenamento de dados
O estágio de armazenamento de dados do processo de mineração de dados é crucial. O armazenamento de dados envolve o armazenamento de dados estruturados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional para que possam ser submetidos à análise de inteligência de negócios, relatórios e painéis básicos.
Nos últimos tempos, data warehouses em nuvem e data warehouses em repositórios de dados semiestruturados e não estruturados, como o Hadoop, estão prontamente disponíveis.
Embora os data warehouses já tenham sido usados para armazenar e analisar dados históricos, muitas abordagens modernas agora podem fornecer análises de dados aprofundadas e em tempo real.
#15. Processamento de memória de longo prazo
A capacidade de interpretar dados por longos períodos de tempo é chamada de processamento de memória de longo prazo. É aqui que os dados históricos dos data warehouses são úteis.
Basicamente, quando uma empresa pode executar análises por um longo período de tempo, ela pode identificar padrões que, de outra forma, seriam difíceis de perceber. Por exemplo, uma empresa pode descobrir indicações sutis para reduzir o churn nas finanças analisando o atrito durante um período de vários anos.
#16. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA) são duas das tecnologias de mineração de dados mais avançadas. Ao trabalhar com grandes quantidades de dados, formas avançadas de aprendizado de máquina, como aprendizado profundo, fornecem previsões altamente precisas. Como resultado, eles são valiosos em aplicativos de IA, como visão computacional, reconhecimento de fala e análise avançada de texto que aplica o processamento de linguagem natural.
Essas abordagens de mineração de dados funcionam bem com dados semiestruturados e não estruturados para extrair valor.
O futuro da nuvem e mineração de dados
A expansão da mineração de dados foi acelerada pela tecnologia de computação em nuvem. As tecnologias de nuvem são perfeitamente adaptadas para as grandes quantidades de dados semiestruturados e não estruturados de hoje em alta velocidade com os quais a maioria das empresas precisa lidar. Os recursos elásticos da nuvem podem ser dimensionados rapidamente para atender a essas enormes demandas de dados. Como resultado, como a nuvem pode manter mais dados de várias formas, mais tecnologias de mineração de dados são necessárias para transformar esses dados em insights. Técnicas avançadas de mineração de dados, como IA e aprendizado de máquina, também estão disponíveis como serviços em nuvem.
Mas os avanços futuros na computação em nuvem, sem dúvida, aumentarão a demanda por ferramentas de mineração de dados mais poderosas. A IA e o aprendizado de máquina se tornarão muito mais difundidos nos próximos cinco anos do que são agora.
Mineração de dados: começando
A mineração de dados pode ser iniciada obtendo acesso às tecnologias relevantes. E como a mineração de dados começa imediatamente após a ingestão de dados, é crucial encontrar soluções de preparação de dados que suportem as várias estruturas de dados necessárias para a análise de mineração de dados. As empresas também vão querer classificar os dados para usar as estratégias acima mencionadas para investigá-los. O armazenamento de dados moderno, bem como vários algoritmos preditivos e de aprendizado de máquina/IA, são úteis nessa área.
O uso de uma única ferramenta, no entanto, para todos esses processos distintos de mineração de dados pode ajudar as organizações. As empresas podem aprimorar a qualidade dos dados e os controles de governança de dados necessários para dados confiáveis, tendo um único local para realizar esses vários processos de mineração de dados.
Quais são as cinco 5 técnicas de mineração de dados?
As principais técnicas de mineração de dados incluem o seguinte;
- Análise de classificação.
- Aprendizagem de regras de associação
- Detecção de anomalia ou outlier
- Análise de cluster
- Análise de Regressão
Quais são as quatro técnicas de mineração de dados
Na verdade, existem mais de quatro técnicas no mundo da mineração de dados, mas algumas delas incluem;
- Regressão (preditiva)
- Descoberta de regras de associação (descritiva)
- Classificação (preditiva)
- Agrupamento (descritivo
Quais são os 3 tipos de mineração de dados?
Os tipos de mineração de dados são:
- agrupamento
- Predição
- Classificação
Qual é a melhor técnica de mineração de dados?
Nos modelos de aprendizado de máquina baseados em Inteligência Artificial, as redes neurais também são uma das técnicas de mineração de dados (IA) mais utilizadas. Semelhante aos neurônios no cérebro, ele se esforça para detectar relacionamentos de dados. Muitas camadas de uma rede neural colaboram para fornecer descobertas altamente precisas da análise de dados.
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