O que é mineração de dados?

A mineração de dados envolve uma série de etapas, da coleta de dados até a visualização, para extrair informações úteis de conjuntos de dados massivos. As técnicas de mineração de dados são usadas para produzir descrições e previsões sobre um conjunto de dados alvo, conforme discutido acima. Padrões, conexões e correlações são usados por cientistas de dados para descrever dados. Eles também empregam algoritmos de classificação e regressão para classificar e agrupar dados, além de identificar outliers para casos de uso como detecção de spam.

Definir objetivos, coletar e preparar dados, implementar algoritmos de mineração de dados e avaliar resultados são as quatro fases principais da mineração de dados.

1. Definição de objetivos:

Este pode ser o elemento mais difícil do processo de mineração de dados, e muitas empresas deixam passar esta etapa crucial. Cientistas de dados e partes interessadas do negócio devem colaborar para estabelecer o desafio empresarial, que orientará as consultas de dados e os parâmetros de um projeto específico. Os analistas podem precisar realizar estudos adicionais para compreender totalmente o contexto de negócio.

2. Coleta e preparação de dados:

Uma vez determinado o escopo do problema, os cientistas de dados podem mais facilmente determinar qual conjunto de dados os ajudará a responder às perguntas essenciais de negócio. Eles limparão os dados após coletá-los, removendo qualquer ruído, como duplicatas, números ausentes e outliers. Uma etapa adicional pode ser necessária, dependendo do conjunto de dados, para reduzir o número de dimensões, pois ter muitos recursos pode desacelerar qualquer computação subsequente. Para garantir precisão ideal em qualquer modelo, os cientistas de dados buscarão manter os preditores mais importantes.

3. Implementação de algoritmos de mineração de dados:

Os cientistas de dados podem analisar ligações de dados intrigantes, como padrões sequenciais, regras de associação ou correlações, dependendo do tipo de pesquisa. Embora 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.

4. Avaliação de resultados:

Depois que os dados forem agregados, os resultados devem ser examinados e compreendidos. Ao finalizar os resultados, eles devem ser válidos, únicos, valiosos e fáceis de compreender. Quando esse critério é cumprido, as organizações podem utilizar essas informações para desenvolver novas estratégias que as ajudarão a atingir seus objetivos.

Uso da mineração de dados: Telecomunicações, mídia e tecnologia

Em um mercado saturado com concorrência acirrada, as respostas frequentemente são encontradas nos dados dos clientes. Modelos analíticos podem ajudar empresas de telecomunicações, mídia e tecnologia a compreender grandes conjuntos de dados de clientes, permitindo prever o comportamento dos clientes e oferecer anúncios altamente direcionados e relevantes.

Setor industrial

O diagnóstico precoce de problemas, a garantia de qualidade e o investimento em valor de marca são todos críticos, assim como alinhar os planos de fornecimento com as estimativas de demanda. Os fabricantes podem prever o desgaste e a manutenção de equipamentos de produção , permitindo maximizar o tempo de atividade e manter a linha de produção em dia.

Educação

Os educadores podem prever o desempenho dos alunos antes de entrarem em sala de aula usando perspectivas unificadas e orientadas por dados sobre o desenvolvimento dos alunos, e planejar técnicas de intervenção para mantê-los no caminho certo. A mineração de dados permite que os educadores acessem dados dos alunos, antecipem níveis de sucesso e identifiquem crianças ou grupos de alunos que necessitam de ajuda extra.

Seguros

As seguradoras podem lidar com desafios difíceis como fraude, conformidade, gestão de riscos e churn de clientes com expertise analítica. As empresas usaram técnicas de mineração de dados para precificar melhor produtos em todas as linhas de negócio e descobrir novas maneiras de oferecer produtos competitivos à sua base de consumidores existente.

Bancos

Os bancos podem usar algoritmos automatizados para compreender melhor sua base de clientes e os bilhões de transações que compõem o sistema financeiro. Empresas de serviços financeiros podem usar a mineração de dados para obter uma melhor compreensão dos riscos de mercado, detectar fraudes com mais rapidez, gerenciar obrigações de conformidade regulatória e maximizar o retorno sobre seus gastos com marketing.

Varejo

Por coletar uma grande quantidade de dados de vendas, histórico de compras de clientes, transporte de produtos, consumo e serviços, a mineração de dados tem muitas aplicações na indústria varejista. Devido à crescente facilidade, disponibilidade e popularidade da internet, é lógico que a quantidade de dados coletados continue crescendo significativamente. Grandes bancos de dados de clientes podem ajudá-lo a aprimorar conexões, otimizar campanhas de marketing e estimar vendas ao revelar inteligência oculta dos clientes. Os varejistas podem oferecer marketing mais focado – e localizar a oferta que tem o maior impacto nos clientes – graças a modelos de dados mais precisos.

Técnicas de mineração de dados

A mineração de dados é particularmente eficaz quando emprega uma ou mais das seguintes técnicas:

1. Rastreamento de padrões

Observando padrões. Aprender a descobrir padrões em seus conjuntos de dados é uma das abordagens de mineração de dados mais básicas. Trata-se frequentemente da identificação de uma anomalia periódica em seus dados ou do fluxo e refluxo de uma variável específica ao longo do tempo. Por exemplo, você pode descobrir que as vendas de um determinado produto aumentam imediatamente antes dos feriados, ou que o tempo mais quente atrai mais visitantes ao seu site.

2. Classificação

A classificação é uma técnica de mineração de dados mais avançada que exige que você agrupe atributos diversos em grupos distinguíveis, que você pode usar para fazer conclusões adicionais ou executar uma tarefa específica. É aqui que o Klassifier se torna muito útil. O Klassifier ajuda a classificar texto e dados para obter insights. Você pode ser capaz de designar consumidores individuais como riscos de crédito 'baixos', 'médios' ou 'altos' com base em dados sobre seus antecedentes financeiros e histórico de compras. Essas classificações podem ser usadas para aprender ainda mais sobre esses clientes.

3. Previsão

Como é usado para prever os tipos de dados que você verá no futuro, a previsão é uma das abordagens de mineração de dados mais importantes. Em muitas circunstâncias, simplesmente notar e compreender tendências passadas é suficiente para fornecer uma previsão razoável do que acontecerá no futuro. Por exemplo, você pode analisar o histórico de crédito de um consumidor e transações anteriores para ver se ele representa um risco de crédito no futuro.

4. Detecção de outliers

A detecção de anomalias (também conhecida como detecção de outliers) é o processo de identificação de coisas, ocorrências ou observações incomuns que levantam suspeitas por se desviarem muito do restante dos dados. Existem dois tipos de outliers: univariados e multivariados. Outliers univariados podem ser detectados ao observar uma distribuição de valores em um único espaço de recursos. No espaço n-dimensional, outliers multivariados podem ser detectados (de n recursos). O cérebro humano tem dificuldade em analisar distribuições em espaços n-dimensionais, por isso precisamos treinar um modelo para fazê-lo por nós.

Klassifier e mineração de dados

A mineração de dados tornou-se muito importante no estado atual das coisas. O mundo tecnológico tomou conta e com o Klassifier você também pode fazer parte deste mundo. Podemos ajudá-lo quando se trata de analisar dados qualitativos. O Klassifier é uma plataforma online de análise de texto com recursos simples de IA que ajudarão você a começar com os dados qualitativos agora mesmo. Com recursos automatizados e aprendizado de máquina, você pode analisar o que quiser. Deixe as tarefas repetitivas conosco e crie um modelo conosco hoje para facilitar seu trabalho e aproveitar ao máximo os dados de feedback de produtos que você pode obter.

Cadastre-se hoje Ou Agende uma demonstração gratuita Com o Klassifier para saber mais.