O que é mineração de dados? Noções básicas e suas técnicas.

2024 Autor: Geoffrey Carr | [email protected]. Última modificação: 2023-12-17 10:54

A fundação da quarta revolução industrial dependerá em grande parte Dados e Conectividade. Serviços de análise capaz de desenvolver ou criar soluções de mineração de dados desempenhará um papel fundamental nesse sentido. Pode ajudar a analisar e prever os resultados do comportamento de compra do cliente para segmentar potenciais compradores. Os dados se tornarão um novo recurso natural e o processo de extração de informações relevantes a partir desses dados indeterminados assumirá imensa importância. Como tal, a compreensão adequada do termo - Mineração de dados, seus processos e aplicativos podem nos ajudar a desenvolver uma abordagem holística sobre esse termo.

Fundamentos de Mineração de Dados e suas Técnicas

Data mining, também conhecido como Descoberta de conhecimento em dados (KDD) é sobre pesquisar grandes lojas de dados para descobrir padrões e tendências que vão além da simples análise. Isso, no entanto, não é uma solução de etapa única, mas um processo de várias etapas e concluído em vários estágios. Esses incluem:

1] coleta de dados e preparação

Começa com a coleta de dados e sua organização adequada. Isso ajuda a melhorar significativamente as chances de encontrar as informações que podem ser descobertas através da mineração de dados

2] Model Building and Evaluation

A segunda etapa no processo de mineração de dados é a aplicação de várias técnicas de modelagem. Estes são usados para calibrar os parâmetros para valores ótimos. As técnicas empregadas dependem em grande parte das capacidades analíticas necessárias para atender a uma gama de necessidades organizacionais e chegar a uma decisão.

Vamos examinar algumas técnicas de mineração de dados em breve. Verifica-se que a maioria das organizações combina duas ou mais técnicas de mineração de dados para formar um processo apropriado que atenda aos requisitos de negócios.

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Técnicas de Mineração de Dados

1. Associação - A associação é uma das técnicas de mineração de dados amplamente conhecidas. Sob isso, um padrão é decifrado com base em um relacionamento entre itens na mesma transação. Por isso, também é conhecido como técnica de relação. Os varejistas de grandes marcas confiam nessa técnica para pesquisar hábitos / preferências de compra do cliente. Por exemplo, ao rastrear os hábitos de compra das pessoas, os varejistas podem identificar que um cliente sempre compra creme quando compra chocolates e, portanto, sugere que, na próxima vez que comprarem chocolates, também possam comprar cremes.
2. Classificação - Esta técnica de mineração de dados difere da acima de uma forma que é baseada em aprendizado de máquina e usa técnicas matemáticas, tais como programação linear, árvores de decisão, rede neural. Na classificação, as empresas tentam construir um software que possa aprender a classificar os itens de dados em grupos. Por exemplo, uma empresa pode definir uma classificação no aplicativo que “considerando todos os registros de funcionários que se ofereceram para renunciar da empresa, preveja o número de indivíduos que provavelmente renunciarão à empresa no futuro”. Nesse cenário, o a empresa pode classificar os registros dos funcionários em dois grupos, que são “sair” e “ficar”. Em seguida, ele pode usar seu software de mineração de dados para classificar os funcionários em grupos separados criados anteriormente.
3. Clustering - Objetos diferentes exibindo características semelhantes são agrupados em um único cluster via automação. Muitos desses clusters são criados à medida que classes e objetos (com características semelhantes) são colocados nele de acordo. Para entender isso melhor, vamos considerar um exemplo de gerenciamento de livros na biblioteca. Em uma biblioteca, a vasta coleção de livros é totalmente catalogada. Itens do mesmo tipo são listados juntos. Isso torna mais fácil para nós encontrar um livro de nosso interesse. Da mesma forma, usando a técnica de agrupamento, podemos manter livros que tenham alguns tipos de semelhança em um cluster e atribuí-lo um nome adequado. Então, se um leitor está procurando pegar um livro relevante ao seu interesse, ele só precisa ir até aquela prateleira em vez de procurar em toda a biblioteca. Assim, a técnica de clustering define as classes e coloca objetos em cada classe, enquanto nas técnicas de classificação, os objetos são atribuídos a classes predefinidas.
4. Predição - A previsão é uma técnica de mineração de dados que é frequentemente usada em combinação com outras técnicas de mineração de dados. Envolve a análise de tendências, classificação, correspondência de padrões e relação. Ao analisar eventos ou instâncias passados em uma sequência adequada, é possível prever com segurança um evento futuro. Por exemplo, a técnica de análise de previsão pode ser usada na venda para prever o lucro futuro se a venda for escolhida como uma variável independente e o lucro como uma variável dependente da venda. Então, com base nos dados históricos de venda e lucro, pode-se desenhar uma curva de regressão ajustada que é usada para previsão de lucro.
5. Árvores de decisão - Dentro da árvore de decisão, começamos com uma pergunta simples que tem várias respostas. Cada resposta leva a uma outra questão para ajudar a classificar ou identificar os dados para que possam ser categorizados, ou para que uma previsão possa ser feita com base em cada resposta. Por exemplo, usamos a seguinte árvore de decisão para determinar se deve ou não jogar ODI de críquete: Árvore de Decisão de Mineração de Dados: A partir do nó raiz, se a previsão meteorológica prever chuva, devemos evitar a correspondência do dia. Alternativamente, se a previsão do tempo estiver clara, devemos jogar a partida.

A mineração de dados está no centro dos esforços de análise em vários setores e disciplinas, como comunicações, seguros, educação, manufatura, bancos e varejo, entre outros. Portanto, é essencial ter informações corretas sobre isso antes de aplicar as diferentes técnicas.