Hoje em dia, as empresas estão coletando dados em uma taxa impressionante. As fontes desse enorme fluxo de dados são variadas. Pode vir de transações de cartão de crédito, dados de clientes publicamente disponíveis, dados de bancos e instituições financeiras, bem como dados que os usuários precisam fornecer apenas para usar e baixar um aplicativo em seus laptops, telefones celulares, tablets e desktops.
Não é fácil armazenar grandes quantidades de dados. Portanto, muitos servidores de banco de dados relacionais estão sendo continuamente construídos para essa finalidade. O protocolo transacional online ou sistemas OLTP também estão sendo desenvolvidos para armazenar tudo isso em diferentes servidores de banco de dados. Os sistemas OLTP desempenham um papel vital em ajudar as empresas a funcionarem sem problemas.
São esses sistemas os responsáveis por armazenar dados que saem da menor das transações no banco de dados. Assim, os dados relacionados a vendas, compras, gerenciamento de capital humano e outras transações são armazenados em servidores de banco de dados por sistemas OLTP.
Agora, os principais executivos precisam acessar fatos com base em dados para basear suas decisões. É aqui que o processamento analítico online ou sistemas OLAP entram em cena. Armazéns de dados e outros sistemas OLAP são construídos cada vez mais devido a essa necessidade de executivos de alto escalão. Não precisamos apenas de dados, mas também da análise associada a eles para tomar decisões melhores e mais lucrativas. Os sistemas OLTP e OLAP funcionam em conjunto.
Os sistemas OLTP armazenam todas as grandes quantidades de dados que geramos diariamente. Esses dados são então enviados para sistemas OLAP para a construção de análises baseadas em dados. Se você ainda não sabe, diga-nos que os dados desempenham um papel muito importante no crescimento de uma empresa. Pode ajudar na tomada de decisões baseadas no conhecimento que podem levar uma empresa ao próximo nível de crescimento. O exame de dados nunca deve acontecer superficialmente.
Não serve ao propósito. Precisamos analisar dados para nos enriquecer com o conhecimento que nos ajudará a fazer as chamadas certas para o sucesso de nosso negócio. Todos os dados com os quais fomos inundados atualmente não têm nenhuma utilidade se não estivermos aprendendo nada com eles. Os dados disponíveis para nós são tão grandes que é humanamente impossível para nós processá-los e entendê-los. Mineração de dados ou descoberta de conhecimento é o que precisamos para resolver esse problema. Aprenda sobre outras aplicações de mineração de dados no mundo real.
Indice
O que é mineração de dados?
Mineração de dados é o processo que ajuda a extrair informações de um determinado conjunto de dados para identificar tendências, padrões e dados úteis. O objetivo de usar mineração de dados é tomar decisões baseadas em dados de enormes conjuntos de dados.
A mineração de dados funciona em conjunto com a análise preditiva, um ramo da ciência estatística que usa algoritmos complexos projetados para trabalhar com um grupo especial de problemas. A análise preditiva primeiro identifica padrões em grandes quantidades de dados, que a mineração de dados generaliza para previsões e previsões. A mineração de dados tem um propósito único, que é reconhecer padrões em conjuntos de dados para um conjunto de problemas que pertencem a um domínio específico.
Ele faz isso usando um algoritmo sofisticado para treinar um modelo para um problema específico. Quando você conhece o domínio do problema com o qual está lidando, pode até usar o aprendizado de máquina para modelar um sistema que seja capaz de identificar padrões em um conjunto de dados. Ao colocar o aprendizado de máquina para funcionar, você estará automatizando o sistema de solução de problemas como um todo e não precisará criar uma programação especial para resolver todos os problemas que encontrar.
Também podemos definir a mineração de dados como uma técnica de investigação de padrões de dados que pertencem a perspectivas particulares. Isso nos ajuda a categorizar esses dados em informações úteis. Essas informações úteis são então acumuladas e montadas para serem armazenadas em servidores de banco de dados, como data warehouses, ou usadas em algoritmos de mineração de dados e análises para ajudar na tomada de decisões. Além disso, pode ser usado para geração de receita e redução de custos, entre outros fins.
A mineração de dados é o processo de pesquisa de grandes conjuntos de dados para procurar padrões e tendências que não podem ser encontrados usando técnicas de análise simples. Ele faz uso de algoritmos matemáticos complexos para estudar dados e então avaliar a possibilidade de eventos acontecerem no futuro com base nas descobertas. Também é conhecido como descoberta de conhecimento de dados ou KDD.
A mineração de dados é usada por empresas para extrair informações específicas de grandes volumes de dados para encontrar soluções para seus problemas de negócios. Ele tem a capacidade de transformar dados brutos em informações que podem ajudar as empresas a crescer, tomando melhores decisões. A mineração de dados tem vários tipos, incluindo mineração de dados pictóricos, mineração de texto, mineração de mídia social, mineração da web e mineração de áudio e vídeo, entre outros.
Processo de mineração de dados
Antes que a mineração de dados real pudesse ocorrer, há vários processos envolvidos na implementação da mineração de dados . Veja como:
Etapa 1: Pesquisa de negócios – antes de começar, você precisa ter um entendimento completo dos objetivos da sua empresa, recursos disponíveis e cenários atuais em alinhamento com seus requisitos. Isso ajudaria a criar um plano de mineração de dados detalhado que efetivamente atinja os objetivos das organizações.
Etapa 2: Verificações de qualidade de dados – À medida que os dados são coletados de várias fontes, eles precisam ser verificados e combinados para garantir que não haja gargalos no processo de integração de dados. A garantia de qualidade ajuda a identificar quaisquer anomalias subjacentes nos dados, como interpolação de dados perdidos, mantendo os dados em sua melhor forma antes de serem submetidos à mineração.
Etapa 3: Limpeza de dados – acredita-se que 90% do tempo é gasto na seleção, limpeza, formatação e anonimato dos dados antes da mineração.
Etapa 4: Transformação de dados – Composto por cinco subestágios, aqui, os processos envolvidos tornam os dados prontos em conjuntos de dados finais. Envolve:
- Suavização de dados: aqui, o ruído é removido dos dados.
- Resumo de dados: A agregação de conjuntos de dados é aplicada neste processo.
- Generalização de dados: aqui, os dados são generalizados, substituindo quaisquer dados de baixo nível por conceituações de alto nível.
- Normalização de dados: aqui, os dados são definidos em intervalos definidos.
- Data Atributo Construção: Os conjuntos de dados são obrigados a estar no conjunto de atributos antes de mineração de dados .
Etapa 5: Modelagem de dados: Para melhor identificação dos padrões de dados, vários modelos matemáticos são implementados no conjunto de dados, com base em várias condições.
Tipos de dados que podem ser extraídos
1. Dados armazenados no banco de dados
Um banco de dados também é chamado de sistema de gerenciamento de banco de dados ou DBMS. Cada SGBD armazena dados que estão relacionados entre si de uma forma ou de outra. Ele também possui um conjunto de programas de software que são usados para gerenciar dados e fornecer acesso fácil a eles. Esses programas de software atendem a vários propósitos, incluindo definir a estrutura do banco de dados, garantir que as informações armazenadas permaneçam seguras e consistentes e gerenciar diferentes tipos de acesso a dados, como compartilhado, distribuído e simultâneo.
Um banco de dados relacional possui tabelas com diferentes nomes, atributos e pode armazenar linhas ou registros de grandes conjuntos de dados. Cada registro armazenado em uma tabela possui uma chave única. O modelo de relacionamento de entidade é criado para fornecer uma representação de um banco de dados relacional que apresenta entidades e os relacionamentos existentes entre elas.
2. Data warehouse
Um data warehouse é um único local de armazenamento de dados que coleta dados de várias fontes e os armazena na forma de um plano unificado. Quando os dados são armazenados em um data warehouse, eles passam por limpeza, integração, carregamento e atualização. Os dados armazenados em um data warehouse são organizados em várias partes. Se você quiser informações sobre dados que foram armazenados há 6 ou 12 meses, você as receberá na forma de um resumo.
3. Dados transacionais
O banco de dados transacional armazena registros que são capturados como transações. Essas transações incluem reserva de voo, compra do cliente, clique em um site e outros. Cada registro de transação possui um ID único. Ele também lista todos os itens que fizeram uma transação.
4. Outros tipos de dados
Temos muitos outros tipos de dados também que são conhecidos por sua estrutura, significados semânticos e versatilidade. Eles são usados em muitos aplicativos. Aqui estão alguns desses tipos de dados: fluxos de dados, dados de projeto de engenharia, dados de sequência, dados de gráfico, dados espaciais, dados de multimídia e muito mais.
Técnicas de mineração de dados
1. Associação
É uma das técnicas de mineração de dados mais utilizadas entre todas as outras. Nessa técnica, uma transação e o relacionamento entre seus itens são usados para identificar um padrão. Essa é a razão pela qual essa técnica também é chamada de técnica de relação. Ele é usado para conduzir uma análise de cesta de compras, que é feita para descobrir todos os produtos que os clientes compram juntos regularmente.
Essa técnica é muito útil para varejistas que podem usá-la para estudar os hábitos de compra de diferentes clientes. Os varejistas podem estudar os dados de vendas do passado e, em seguida, procurar produtos que os clientes comprem juntos. Em seguida, eles podem colocar esses produtos próximos uns dos outros em suas lojas de varejo para ajudar os clientes a economizar tempo e aumentar suas vendas.
2. Clustering
Essa técnica cria clusters de objetos significativos que compartilham as mesmas características. As pessoas costumam confundir isso com classificação, mas se entenderem corretamente como essas duas técnicas funcionam, não terão nenhum problema. Ao contrário da classificação que coloca objetos em classes predefinidas, o agrupamento coloca os objetos em classes que são definidas por ele.
Vamos dar um exemplo. Uma biblioteca está cheia de livros sobre diferentes temas. Agora, o desafio é organizar esses livros de uma forma que os leitores não tenham problemas em descobrir livros sobre um determinado tópico. Podemos usar agrupamento para manter livros com semelhanças em uma prateleira e, em seguida, dar a essas prateleiras um nome significativo. Os leitores que procuram livros sobre um determinado tópico podem ir direto para essa estante. Eles não serão obrigados a percorrer toda a biblioteca para encontrar seu livro.
3. Classificação
Essa técnica tem suas origens no aprendizado de máquina. Ele classifica itens ou variáveis em um conjunto de dados em grupos ou classes predefinidas. Utiliza programação linear, estatísticas, árvores de decisão e rede neural artificial na mineração de dados , entre outras técnicas. A classificação é usada para desenvolver software que pode ser modelado de forma que se torne capaz de classificar itens em um conjunto de dados em classes diferentes.
Por exemplo, podemos usá-lo para classificar todos os candidatos que participaram de uma entrevista em dois grupos – o primeiro grupo é a lista dos candidatos que foram selecionados e o segundo é a lista que apresenta os candidatos que foram rejeitados. O software de mineração de dados pode ser usado para realizar esse trabalho de classificação.
4. Predição
Esta técnica prevê a relação que existe entre as variáveis independentes e dependentes, bem como as variáveis independentes sozinhas. Pode ser usado para prever o lucro futuro, dependendo da venda. Suponhamos que o lucro e a venda sejam variáveis dependentes e independentes, respectivamente. Agora, com base no que dizem os dados de vendas anteriores, podemos fazer uma previsão de lucro do futuro usando uma curva de regressão.
5. Padrões sequenciais
Essa técnica visa usar dados de transação e, em seguida, identificar tendências, padrões e eventos semelhantes ao longo de um período de tempo. Os dados históricos de vendas podem ser usados para descobrir itens que os compradores compraram juntos em diferentes épocas do ano. As empresas podem dar sentido a essas informações, recomendando aos clientes que comprem esses produtos em momentos em que os dados históricos não sugerem que o fariam. As empresas podem usar negócios lucrativos e descontos para cumprir essa recomendação.
Aplicativos de mineração de dados
Abaixo estão alguns aplicativos de mineração de dados mais úteis para saber mais sobre eles.
1. Saúde
A mineração de dados tem o potencial de transformar completamente o sistema de saúde. Ele pode ser usado para identificar as melhores práticas com base em dados e análises, o que pode ajudar as instalações de saúde a reduzir custos e melhorar os resultados dos pacientes. A mineração de dados, junto com o aprendizado de máquina, estatísticas, visualização de dados e outras técnicas, podem ser usados para fazer a diferença. Pode ser útil ao prever pacientes de diferentes categorias. Isso ajudará os pacientes a receber cuidados intensivos quando e onde desejarem. A mineração de dados também pode ajudar as seguradoras de saúde a identificar atividades fraudulentas.
2. Educação
O uso da mineração de dados na educação ainda está em sua fase inicial. Tem como objetivo desenvolver técnicas que podem usar dados provenientes de ambientes de educação para a exploração do conhecimento. Os objetivos que essas técnicas devem servir incluem estudar como o apoio educacional afeta os alunos, apoiar as necessidades futuras dos alunos e promover a ciência da aprendizagem, entre outros. As instituições educacionais podem usar essas técnicas não apenas para prever como os alunos se sairão nos exames, mas também para tomar decisões precisas. Com esse conhecimento, essas instituições podem se concentrar mais em sua pedagogia de ensino.
3. Análise da cesta de compras
Esta é uma técnica de modelagem que usa a hipótese como base. A hipótese diz que se você comprar determinados produtos, é altamente provável que também compre produtos que não pertencem ao grupo de onde você costuma comprar. Os varejistas podem usar essa técnica para entender os hábitos de compra de seus clientes. Os varejistas podem usar essas informações para fazer alterações no layout de sua loja e tornar as compras muito mais fáceis e menos demoradas para os clientes.
4. Gestão de relacionamento com o cliente (CRM)
CRM envolve adquirir e manter clientes, aumentar a fidelidade e empregar estratégias centradas no cliente. Toda empresa precisa dos dados do cliente para analisá-los e usar as descobertas de forma que possam construir um relacionamento duradouro com seus clientes. A mineração de dados pode ajudá-los a fazer isso.
5. Engenharia de manufatura
Uma empresa de manufatura depende muito dos dados ou informações disponíveis. A mineração de dados pode ajudar essas empresas a identificar padrões em processos que são complexos demais para serem compreendidos por uma mente humana. Eles podem identificar os relacionamentos que existem entre os diferentes elementos de design em nível de sistema, incluindo necessidades de dados do cliente, arquitetura e portfólio de produtos.
A mineração de dados também pode ser útil na previsão do tempo total necessário para o desenvolvimento do produto, o custo envolvido no processo e as expectativas que as empresas podem ter do produto final.
6. Finanças e bancos
O sistema bancário tem testemunhado a geração de grandes quantidades de dados desde o momento em que foi digitalizado. Os banqueiros podem usar técnicas de mineração de dados para resolver os problemas financeiros e de cozimento que as empresas enfrentam, descobrindo correlações e tendências em custos de mercado e informações de negócios. Este trabalho é muito difícil sem a mineração de dados, pois o volume de dados com que eles lidam é muito grande. Os gerentes dos setores bancário e financeiro podem usar essas informações para adquirir, reter e manter um cliente.
Saiba mais: 3 razões para adotar uma nova tratativa com os dados
7. Detecção de fraude
Atividades fraudulentas custam às empresas bilhões de dólares todos os anos. Os métodos geralmente usados para detectar fraudes são muito complexos e demorados. A mineração de dados oferece uma alternativa simples. Todo sistema ideal de detecção de fraudes precisa proteger os dados do usuário em todas as circunstâncias. Um método é supervisionado para coletar dados e, em seguida, esses dados são categorizados em dados fraudulentos ou não fraudulentos. Esses dados são usados no treinamento de um modelo que identifica cada documento como fraudulento ou não fraudulento.
8. Padrões de monitoramento
Conhecida como uma das técnicas fundamentais de mineração de dados , geralmente compreende o rastreamento de padrões de dados para obter conclusões de negócios. Para uma organização, pode significar qualquer coisa, desde identificar um aumento nas vendas ou explorar novos dados demográficos.
9. Classificação
Para derivar metadados relevantes, a técnica de classificação na mineração de dados ajuda a diferenciar os dados em classes separadas:
- Com base no tipo de fontes de dados, extraídas
Dependendo do tipo de dados tratados, como dados baseados em texto, dados multimídia, dados espaciais, dados de série temporal, etc.
- Com base na estrutura de dados envolvida
Qualquer conjunto de dados baseado no banco de dados orientado a objetos, banco de dados relacional, etc.
- Com base em funcionalidades de mineração de dados
Aqui, os conjuntos de dados são diferenciados com base na abordagem adotada como aprendizado de máquina, algoritmos, estatísticas, banco de dados ou data warehouse, etc.
- Com base na interação do usuário na mineração de dados
Os conjuntos de dados são usados para diferenciar com base em sistemas orientados por consulta, sistemas autônomos.
10. Associação
Também conhecido como técnica de relação, os dados são identificados com base na relação entre os valores na mesma transação. É especialmente útil para organizações que tentam identificar tendências em compras ou preferências de produto. Como está relacionado ao comportamento de compra dos clientes, uma organização pode decompor os padrões de dados com base no histórico de compras dos compradores.
11. Detecção de anomalias
Se um item de dados for identificado que não corresponde a um comportamento precedente, é um outlier ou uma exceção. Este método se aprofunda no processo de criação de tais exceções e o apóia com informações críticas.
Geralmente, as anomalias podem ser indiferentes em sua origem, mas também vem com a possibilidade de descobrir uma área de foco. Portanto, as empresas costumam usar esse método para rastrear intrusões no sistema, detecção de erros e para verificar a integridade geral do sistema. Os especialistas preferem a emissão de anomalias dos conjuntos de dados para aumentar as chances de correção.
12. Clustering
Assim como parece, essa técnica envolve a comparação de objetos de dados idênticos nos mesmos clusters. Com base nas diferenças, os grupos geralmente consistem no uso de métricas para facilitar a associação máxima de dados. Esses processos podem ser úteis para traçar o perfil dos clientes com base em sua receita, frequência de compras, etc.
Confira: Quais as diferenças entre Big Data e Data Warehouse
13. Regressão
Um processo de mineração de dados que ajuda a prever o comportamento e o rendimento do cliente, é usado pelas empresas para entender a correlação e a independência das variáveis em um ambiente. Para o desenvolvimento de produtos, essa análise pode ajudar a compreender a influência de fatores como demandas de mercado, concorrência, etc.
14. Predição
Como implícito em seu nome, esta técnica de mineração de dados atraente ajuda as empresas a combinar padrões com base em registros de dados atuais e históricos para análise preditiva do futuro. Embora algumas das abordagens envolvam aspectos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, algumas podem ser conduzidas por meio de algoritmos simples.
As organizações geralmente podem prever lucros, derivar valores de regressão e muito mais com essas técnicas de mineração de dados .
15. Padrões Sequenciais
É usado para identificar padrões marcantes, tendências nos dados de transações disponíveis no tempo determinado. Para descobrir itens que os clientes preferem comprar em diferentes épocas do ano, as empresas oferecem promoções nesses produtos.
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16. Árvores de Decisão
Uma das técnicas de mineração de dados mais comumente usadas ; aqui, uma condição simples é o ponto crucial do método. Como esses termos têm várias respostas, cada uma das soluções se ramifica em mais estados até que a conclusão seja alcançada.
17. Visualização
Nenhum dado é útil sem visualizar da maneira certa, pois está sempre mudando. As diferentes cores e objetos podem revelar tendências, padrões e percepções valiosas sobre os vastos conjuntos de dados. Portanto, as empresas costumam recorrer a painéis de visualização de dados que automatizam o processo de geração de modelos numéricos.
18. Redes Neurais
Ele representa a conexão de um modelo específico de aprendizado de máquina a uma técnica de aprendizado baseada em IA. Uma vez que é inspirado no sistema neural multicamadas encontrado na anatomia humana, ele representa o funcionamento de modelos de aprendizado de máquina com precisão. Pode ser cada vez mais complexo e, portanto, deve ser tratado com extremo cuidado.
19. Data Warehousing
Embora signifique armazenamento de dados, ele simboliza o armazenamento de dados na forma de depósitos em nuvem. As empresas costumam usar esse método de mineração de dados preciso para ter uma análise de dados em tempo real mais aprofundada.
Ferramentas de mineração de dados
Toda aquela inferência de AI e aprendizado de máquina deve ter feito você se perguntar que, para a implementação de mineração de dados , você não precisaria de nada menos. Isso pode não ser totalmente verdade, pois, com a ajuda dos bancos de dados mais simples, você pode realizar o trabalho com a mesma precisão.
Conclusão
A mineração de dados reúne diferentes métodos de uma variedade de disciplinas, incluindo visualização de dados, aprendizado de máquina, gerenciamento de banco de dados, estatísticas e outros. Essas técnicas podem funcionar juntas para resolver problemas complexos. Geralmente, o software ou sistemas de mineração de dados usam um ou mais desses métodos para lidar com diferentes requisitos de dados, tipos de dados, áreas de aplicação e tarefas de mineração.
Créditos: upgrand