O que é mineração de dados?

What is data mining? é monitorado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Mineração de dados é o processo de descobrir padrões, tendências e relacionamentos em grandes conjuntos de dados usando algoritmos estatísticos, técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
• Ela ajuda as organizações a tomar decisões informadas, prever tendências futuras, melhorar estratégias de marketing, aumentar a satisfação do cliente e detectar anomalias ou fraudes.
• Varejistas usam mineração de dados para analisar o histórico de compras e preferências dos clientes, provedores de saúde a utilizam para identificar fatores de risco dos pacientes, e instituições financeiras a aplicam para pontuação de crédito e detecção de fraudes.

Mineração de dados, ou descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), revela insights de grandes conjuntos de dados. Apesar dos avanços tecnológicos, a escalabilidade e a automação continuam sendo desafios. Ela aprimora a tomada de decisões filtrando dados para informações valiosas, como detecção de fraudes. A combinação com ferramentas comoApache Sparkacelera a extração de insights. Os avanços da IA impulsionam ainda mais sua adoção.

O que é mineração de dados?

Mineração de dadosenvolve a análise de grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e conexões que ajudam a resolver problemas de negócios por meio da análise de dados. Utilizando técnicas e ferramentas de mineração de dados, as empresas podem antecipar tendências futuras e tomar decisões de negócios bem-informadas.

A mineração de dados representa um aspecto fundamental da análise de dados e serve como uma disciplina central na ciência de dados, empregando métodos analíticos sofisticados para extrair insights valiosos de conjuntos de dados. Em um nível mais detalhado, a mineração de dados constitui uma etapa dentro do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), uma abordagem de ciência de dados para coletar, processar e analisar dados. Embora mineração de dados e KDD às vezes sejam usados de forma intercambiável, eles são mais comumente diferenciados como entidades separadas.

O processo de mineração de dados depende fortemente da execução eficiente da coleta, armazenamento e processamento de dados. Suas aplicações incluem descrever um conjunto de dados alvo, prever resultados, identificar fraudes ou questões de segurança, obter insights mais profundos sobre a demografia dos usuários e identificar gargalos e interdependências. Além disso, os procedimentos de mineração de dados podem ser executados de forma automática ou semiautomática.

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Como funciona

A mineração de dados é tipicamente realizada por cientistas de dados e outros profissionais proficientes em BI e análise. No entanto, analistas de negócios e executivos com afinidade por dados, bem como funcionários que atuam como cientistas de dados cidadãos dentro de uma organização, também podem se envolver em atividades de mineração de dados.

Os componentes fundamentais da mineração de dados abrangem aprendizado de máquina e análise estatística, em conjunto com tarefas de gerenciamento de dados realizadas para preparar os dados para análise. O advento dos algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas de inteligência artificial (IA) automatizou uma parte significativa do processo. Além disso, essas ferramentas facilitaram a mineração de vastos conjuntos de dados, como bancos de dados de clientes, registros de transações e arquivos de log de servidores web, aplicativos móveis e sensores.

Embora o número de estágios possa variar com base na granularidade desejada dentro de uma organização, o processo de mineração de dados pode ser tipicamente delineado nos quatro estágios principais a seguir:

1. Coleta de dados

Identificação e agregação de dados pertinentes para uma aplicação de análise. Os dados podem residir em diversos sistemas de origem, um data warehouse ou um data lake — um repositório cada vez mais prevalente em ambientes de big data que abriga uma mistura de dados estruturados e não estruturados. Fontes de dados externas também podem ser aproveitadas. Independentemente da origem, os cientistas de dados geralmente os transferem para um data lake para os estágios subsequentes do processo.

2. Preparação dos dados

Esta fase envolve uma série de etapas para preparar os dados para mineração. A preparação de dados começa com exploração, perfilamento e pré-processamento de dados, seguida por esforços de limpeza de dados para corrigir erros e outras questões de qualidade de dados, como valores duplicados ou ausentes. A transformação de dados também é realizada para garantir a consistência nos conjuntos de dados, a menos que um cientista de dados opte por analisar dados brutos não filtrados para uma aplicação específica.

3. Mineração de dados

Uma vez que os dados estão preparados, um cientista de dados seleciona a técnica de mineração de dados apropriada e, em seguida, implementa um ou mais algoritmos para realizar a mineração. Essas técnicas podem envolver a análise de relacionamentos de dados e a descoberta de padrões, associações e correlações. Em cenários de aprendizado de máquina, os algoritmos geralmente requerem treinamento em conjuntos de dados de amostra para discernir as informações procuradas antes de serem executados em todo o conjunto de dados.

4. Análise e interpretação de dados

Os resultados da mineração de dados são utilizados para formular modelos analíticos que podem informar a tomada de decisões e outras ações de negócios. Além disso, o cientista de dados ou outro membro de uma equipe de ciência de dados deve comunicar as descobertas aos executivos e usuários de negócios, frequentemente empregando técnicas de visualização de dados e narrativa de dados.

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Exemplos de mineração de dados na indústria

Varejo: Varejistas online utilizam dados de clientes e registros de fluxo de cliques na internet para refinar campanhas de marketing, anúncios e ofertas promocionais personalizadas para cada comprador. A mineração de dados e a modelagem preditiva também sustentam mecanismos de recomendação que sugerem possíveis compras aos visitantes do site, juntamente com atividades de gerenciamento de inventário e cadeia de suprimentos.

Serviços financeiros: Bancos e empresas de cartão de crédito empregam ferramentas de mineração de dados para construir modelos de risco financeiro, identificar transações fraudulentas e avaliar solicitações de empréstimos e crédito. Além disso, a mineração de dados desempenha um papel nos esforços de marketing e na identificação de oportunidades de upselling entre clientes existentes.

Seguros: As seguradoras utilizam mineração de dados para informar a precificação de apólices de seguro, avaliar solicitações de apólices e realizar modelagem de risco para clientes potenciais.

Manufatura: Os fabricantes implementam mineração de dados para aumentar o tempo de atividade e a eficiência operacional em instalações de produção, otimizar o desempenho da cadeia de suprimentos e garantir a segurança do produto.

Entretenimento: Serviços de streaming analisam os hábitos de visualização ou audição dos usuários para fornecer recomendações personalizadas com base nas preferências individuais. Da mesma forma, indivíduos podem se envolver em mineração de dados de software para obter insights mais profundos.

Saúde: A mineração de dados auxilia os profissionais de saúde no diagnóstico de condições médicas, na elaboração de planos de tratamento e na interpretação de resultados de imagens médicas. Além disso, a pesquisa médica depende fortemente da mineração de dados, aprendizado de máquina e outras metodologias de análise.

RH: Os departamentos de recursos humanos gerenciam grandes quantidades de dados abrangendo taxas de retenção, promoções, salários e benefícios. A mineração de dados auxilia na análise desses dados para aprimorar os processos de RH.

Mídias sociais: As plataformas de mídias sociais aproveitam a mineração de dados para acumular extensos conjuntos de dados sobre os usuários e suas atividades online. Esses conjuntos de dados são utilizados de forma controversa para publicidade direcionada ou podem ser vendidos a terceiros.