12 aplicativos de mineração de dados mais úteis de 2022

A mineração de dados é um método de extrair dados de várias fontes e organizá-los para obter informações valiosas. Continue lendo para descobrir os amplos aplicativos de mineração de dados que estão mudando o setor como o conhecemos!

As empresas modernas não podem viver em uma lacuna de dados. Eles precisam evoluir e acompanhar a evolução tecnológica e as próximas tendências digitais para ficar à frente da concorrência. Portanto, as empresas hoje estão priorizando ficar a par de todos os novos desenvolvimentos no campo da ciência e análise de dados. A mineração de dados é um desses processos na ciência de dados. Confira os exemplos comuns de mineração de dados.

Envolve um exame de conjuntos de dados pré-existentes para obter informações novas e úteis. Os algoritmos complexos de mineração de dados permitem que as empresas compreendam os dados brutos segmentando grandes conjuntos de dados, identificando padrões e prevendo resultados.

Vejamos algumas das principais aplicações da mineração de dados.

Aplicações de mineração de dados

1. Análise Financeira

O setor bancário e financeiro depende de dados confiáveis ​​e de alta qualidade. Nos mercados de empréstimos, os dados financeiros e do usuário podem ser usados ​​para diversas finalidades, como prever pagamentos de empréstimos e determinar classificações de crédito. E os métodos de mineração de dados tornam essas tarefas mais gerenciáveis.

As técnicas de classificação facilitam a separação dos fatores cruciais que influenciam as decisões bancárias dos clientes dos irrelevantes. Além disso, as técnicas de agrupamento multidimensional permitem a identificação de clientes com comportamentos semelhantes de pagamento de empréstimos. A análise e a mineração de dados também podem ajudar a detectar lavagem de dinheiro e outros crimes financeiros. Leia mais sobre aplicativos de ciência de dados no setor financeiro

2. Indústria de Telecomunicações

Expandindo e crescendo em ritmo acelerado, principalmente com o advento da internet. A mineração de dados pode permitir que os principais participantes do setor melhorem sua qualidade de serviço para permanecer à frente no jogo.

A análise de padrões de bancos de dados espaço-temporais pode desempenhar um grande papel nas telecomunicações móveis, computação móvel e também na web e serviços de informação. E técnicas como análise de outliers podem detectar usuários fraudulentos. Além disso, OLAP e ferramentas de visualização podem ajudar a comparar informações, como comportamento do grupo de usuários, lucro, tráfego de dados, sobrecargas do sistema, etc.

Leia: Perguntas da entrevista de mineração de dados

3. Detecção de Intrusão

A conectividade global na economia baseada em tecnologia de hoje apresentou desafios de segurança para a administração de rede. Os recursos de rede podem enfrentar ameaças e ações que interferem em sua confidencialidade ou integridade. Portanto, a detecção de intrusão surgiu como uma prática crucial de mineração de dados.

Abrange análise de associação e correlação, técnicas de agregação, visualização e ferramentas de consulta, que podem detectar efetivamente quaisquer anomalias ou desvios do comportamento normal.

4. Indústria de Varejo

O setor de varejo organizado possui quantidades consideráveis ​​de pontos de dados que abrangem vendas, histórico de compras, entrega de mercadorias, consumo e atendimento ao cliente. Os bancos de dados tornaram-se ainda maiores com a chegada dos marketplaces de comércio eletrônico.

No varejo moderno, os data warehouses estão sendo projetados e construídos para obter todos os benefícios da mineração de dados. A análise de dados multidimensionais ajuda a lidar com dados relacionados a diferentes tipos de clientes, produtos, regiões e fusos horários. Os varejistas online também podem recomendar produtos para gerar mais receita de vendas e analisar a eficácia de suas campanhas promocionais. Assim, desde perceber padrões de compra até melhorar o atendimento e a satisfação do cliente, a mineração de dados abre muitas portas nesse setor.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

5. Ensino Superior

À medida que a demanda por ensino superior aumenta em todo o mundo, as instituições procuram soluções inovadoras para atender às necessidades crescentes. As instituições podem usar a mineração de dados para prever quais alunos se inscreveriam em um programa específico, que precisariam de assistência adicional para se formar, refinando o gerenciamento de matrículas em geral.

Além disso, o prognóstico das carreiras dos alunos e a apresentação de dados se tornariam mais confortáveis ​​com análises eficazes. Dessa forma, as técnicas de mineração de dados podem ajudar a descobrir os padrões ocultos em bancos de dados massivos no campo do ensino superior.

6. Indústria de Energia

Big Data está disponível até mesmo no setor de energia atualmente, o que aponta para a necessidade de técnicas adequadas de mineração de dados. Modelos de árvore de decisão e aprendizado de máquina de vetor de suporte estão entre as abordagens mais populares do setor, fornecendo soluções viáveis ​​para tomada de decisão e gerenciamento. Além disso, a mineração de dados também pode obter ganhos produtivos ao prever as saídas de energia e o preço de compensação da eletricidade.

7. Mineração de Dados Espaciais

Os Sistemas de Informações Geográficas (GIS) e vários outros aplicativos de navegação fazem uso da mineração de dados para proteger informações vitais e entender suas implicações. Essa nova tendência inclui a extração de dados geográficos, ambientais e astronômicos, incluindo imagens do espaço sideral. Normalmente, a mineração de dados espaciais pode revelar aspectos como topologia e distância.

8. Análise de dados biológicos

As práticas de mineração de dados biológicos são comuns em genômica, proteômica e pesquisa biomédica. Desde caracterizar o comportamento dos pacientes e prever visitas ao consultório até identificar terapias médicas para suas doenças, as técnicas de ciência de dados oferecem várias vantagens.

Algumas das aplicações de mineração de dados na área de Bioinformática são:

• Integração semântica de bancos de dados heterogêneos e distribuídos
• Análise de associação e caminho
• Uso de ferramentas de visualização
• Descoberta de padrões estruturais
• Análise de redes genéticas e vias de proteínas

9. Outras Aplicações Científicas

Simulações numéricas rápidas em campos científicos como engenharia química, dinâmica de fluidos, clima e modelagem de ecossistemas geram vastos conjuntos de dados. A mineração de dados traz recursos como data warehouses, pré-processamento de dados, visualização, mineração baseada em gráficos, etc.

10. Engenharia de Manufatura

O design em nível de sistema faz uso de mineração de dados para extrair relacionamentos entre portfólios e arquiteturas de produtos. Além disso, os métodos também são úteis para prever os custos do produto e o tempo de desenvolvimento.

11. Investigação Criminal

As atividades de mineração de dados também são usadas na Criminologia, que é um estudo das características do crime. Primeiro, os relatórios de crimes baseados em texto precisam ser convertidos em arquivos de processamento de texto. Em seguida, o processo de identificação e maquinação do crime ocorreria descobrindo padrões em armazenamentos massivos de dados.

12. Contra-terrorismo

Algoritmos matemáticos sofisticados podem indicar qual unidade de inteligência deve desempenhar o papel principal nas atividades de combate ao terrorismo. A mineração de dados pode até ajudar nas tarefas de administração da polícia, como determinar onde implantar a força de trabalho e indicar as buscas nos postos de fronteira.

Escolhendo um sistema de mineração de dados

A mineração de dados está na junção de aprendizado de máquina, estatística e sistemas de banco de dados. Como discutimos anteriormente, ele pode capacitar as indústrias modernas de diversas maneiras. A seleção de um sistema de mineração de dados adequado geralmente depende dos seguintes fatores.

• Tipo de dados: Antes de escolher um sistema de mineração, precisamos verificar o formato dos dados que sua infraestrutura existente pode manipular. Os dados podem ser baseados em registros, relacionais ou na forma de texto ASCII, banco de dados ou dados de armazém, etc.

• Tipo de fontes: as fontes de dados surgem como outra consideração ao selecionar um sistema de mineração de dados. Alguns sistemas de mineração de dados funcionam em fontes relacionais, enquanto outros podem operar apenas em arquivos de texto ASCII. Idealmente, o sistema também deve suportar recursos como Open Database Connectivity.

• Problemas do sistema: O sistema de mineração de dados deve ser compatível com um ou mais sistemas operacionais. Certas estruturas também fornecem UIs baseadas na web e permitem entradas de dados XML.

• Metodologias de mineração de dados: Escolha seu sistema de mineração de dados com base nas funções oferecidas. Enquanto algumas unidades podem ser equipadas com apenas uma metodologia, digamos classificação, outras podem fornecer vários recursos. Os exemplos incluem descrição de conceito, mineração de associação, agrupamento, previsão, análise OLAP orientada por descoberta, análise de ligação, pesquisa de similaridade, análise de outlier, etc.

• Sistemas de banco de dados ou data warehouse: você teria que acoplar seu sistema de mineração de dados a um banco de dados ou a um data warehouse para criar um ambiente integrado e uniforme adequado para o processamento de informações. Existem diferentes tipos de acoplamento disponíveis, como sem acoplamento, acoplamento solto, acoplamento semi-apertado e acoplamento apertado.

• Escalabilidade: A escalabilidade do tamanho do banco de dados (linha) e dimensão (coluna) surge como outro aspecto significativo de um sistema de mineração de dados. Quando o número de linhas aumenta dez vezes e o sistema não leva mais de dez vezes para executar uma consulta, ela é considerada escalável por linha. Por outro lado, um sistema de mineração pode ser avaliado como escalável por coluna se houver um aumento linear no tempo de execução da consulta à medida que mais colunas forem adicionadas.

• Ferramentas de visualização: A escolha de um sistema de mineração de dados também levaria em consideração suas competências de visualização. As capacidades podem variar desde a visualização de dados até o processo de mineração e visualização de resultados.

• Interface do usuário: Uma interface gráfica amigável é essencial para a mineração de dados interativa. Embora os sistemas de banco de dados relacionais possam exigir o uso de linguagens de consulta, o mesmo não vale para os sistemas de mineração de dados.

Tendências Tecnológicas em Mineração de Dados

• Métodos de mineração de dados escaláveis ​​e interativos: controles adicionais na forma de especificações e restrições podem guiar os sistemas de mineração de dados não apenas no manuseio eficaz de grandes volumes de dados, mas também na busca de padrões interessantes.
• Padronização de linguagens de consulta: As linguagens de consulta padrão melhorarão a interoperabilidade entre diferentes funções de mineração de dados e promoverão o desenvolvimento sistemático de soluções.
• Mineração de dados visual: A mineração de dados visual acelerou como uma das principais tendências de mineração de dados, apresentando oportunidades inovadoras para a descoberta de conhecimento.
• Análise de pesquisa: Os aplicativos de mineração de dados não se limitam ao mundo da tecnologia. Limpeza de dados, pré-processamento, visualização e integração de bancos de dados transformaram o amplo campo de pesquisa.
• Mineração da Web: mineração de conteúdo da Web, mineração de logs da Web e outros serviços de mineração na Internet garantiram um lugar entre os subcampos florescentes da mineração de dados.
• Multi-banco de dados e mineração de dados distribuídos: A mineração de dados de vários bancos de dados analisa padrões em vários bancos de dados. Enquanto a mineração de dados distribuída pesquisa dados de vários locais da rede.
• Mineração de dados em tempo real: Dados em tempo real ou 'stream data' são gerados a partir de mineração na web, mineração de dados móveis, comércio eletrônico, análise de estoque, etc. Este tipo de dados requer modelos dinâmicos de mineração de dados.
• A proteção da privacidade e a segurança da informação também vieram à tona como uma tendência notável no espaço de mineração de dados.

Neste blog, entendemos vários aplicativos de mineração de dados e exploramos tendências emergentes nessa esfera.

Se você está curioso para aprender ciência de dados para estar na frente dos avanços tecnológicos em ritmo acelerado, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do upGrad & IIIT-B.