O que é Mineração de Dados? Conceitos-chave, como funciona?

A mineração de dados pode ser entendida como o processo de explorar dados por meio de limpeza, encontrar padrões, projetar modelos e criar testes. A Mineração de Dados inclui os conceitos de aprendizado de máquina, estatísticas e gerenciamento de banco de dados. Como resultado, muitas vezes é fácil confundir mineração de dados com análise de dados, ciência de dados ou outros processos de dados.

A mineração de dados tem uma longa e rica história. Como conceito, surgiu com o surgimento da era da computação na década de 1960. Historicamente, a mineração de dados era principalmente um processo de codificação intensivo e exigia muita experiência em codificação. Ainda hoje, a mineração de dados envolve os conceitos de programação para limpar, processar, analisar e interpretar dados. Os especialistas em dados precisam ter um conhecimento prático de estatística e pelo menos uma linguagem de programação para executar com precisão as tarefas de mineração de dados. Graças aos sistemas inteligentes de IA e ML, alguns dos principais processos de mineração de dados agora são automatizados. Se você é iniciante em python e ciência de dados, os programas de ciência de dados do upGrad podem definitivamente ajudá-lo a mergulhar mais fundo no mundo de dados e análises.

Neste artigo, ajudaremos você a esclarecer todas as confusões em torno da mineração de dados, orientando você em todas as nuances, incluindo o que é, os principais conceitos a serem conhecidos, como funciona e o futuro da mineração de dados!

Para começar – Data Mining não é precisamente Data Analytics

É natural confundir mineração de dados com outros projetos de dados, incluindo análise de dados. No entanto, como um todo, a mineração de dados é muito mais ampla do que a análise de dados. Na verdade, a análise de dados é apenas um aspecto da análise de dados. Os especialistas em mineração de dados são responsáveis ​​por limpar e preparar os dados, criar modelos de avaliação e testar esses modelos em relação a hipóteses para projetos de inteligência de negócios. Em outras palavras, tarefas como limpeza de dados, análise de dados, exploração de dados são partes de todo o espectro de mineração de dados, mas são apenas partes de um todo muito maior.

Principais Conceitos de Mineração de Dados

A execução bem-sucedida de qualquer tarefa de mineração de dados requer várias técnicas, ferramentas e conceitos. Alguns dos conceitos mais importantes em torno da mineração de dados são:

• Limpeza/preparação de dados: é aqui que todos os dados brutos de fontes diferentes são convertidos em um formato padrão que pode ser facilmente processado e analisado. Isso inclui identificar e remover erros, encontrar valores ausentes, remover duplicatas, etc.

• Inteligência Artificial: Os sistemas de IA realizam atividades analíticas em torno da inteligência humana, como planejamento, raciocínio, resolução de problemas e aprendizado.

• Aprendizado de regras de associação: também conhecido como análise de cesta de mercado, esse conceito é essencial para encontrar a relação entre diferentes variáveis ​​de um conjunto de dados. Por extensão, este é um componente extremamente crucial para determinar quais produtos são normalmente comprados juntos pelos clientes.

• Clustering: Clustering é o processo de dividir um grande conjunto de dados em subconjuntos menores e significativos chamados clusters. Isso ajuda a entender a natureza individual dos elementos do conjunto de dados, usando quais agrupamentos ou agrupamentos adicionais podem ser feitos com mais eficiência.

• Classificação: O conceito de classificação é usado para atribuir itens em um grande conjunto de dados a classes de destino para melhorar a precisão da previsão das classes de destino para cada novo dado.

• Análise de dados: depois que todos os dados são reunidos e processados, a análise de dados é usada para avaliar todas as informações, encontrar padrões e gerar insights.

• Data warehousing: Este é o processo de armazenamento de uma extensa coleção de dados de negócios de forma a facilitar a tomada de decisões rápidas. O armazenamento é o componente mais crucial de qualquer projeto de mineração de dados em larga escala.

• Regressão: A técnica de regressão é usada para prever um intervalo de valores numéricos, como temperatura, preços de ações, vendas, com base em um determinado conjunto de dados.

Agora que temos todos os termos cruciais no lugar, vamos ver como funciona um projeto típico de mineração de dados.

Como funciona a mineração de dados?

Qualquer projeto de mineração de dados normalmente começa com a descoberta do escopo. É essencial fazer as perguntas certas e coletar o conjunto de dados correto para responder a essas perguntas. Em seguida, os dados são preparados para análise e o sucesso final do projeto depende muito da qualidade dos dados. Dados ruins levam a resultados imprecisos e defeituosos, tornando ainda mais importante preparar os dados com diligência e remover todas as anomalias.

O processo de mineração de dados normalmente funciona através das seis etapas a seguir:

1. Entendendo o Negócio

Este estágio envolve o desenvolvimento de uma compreensão abrangente do projeto em questão, incluindo a situação atual do negócio, os objetivos do negócio e as métricas para o sucesso.

2. Entendendo os dados

Uma vez que o escopo do projeto e os objetivos de negócios estejam claros, vem a tarefa de reunir todos os dados relevantes que serão necessários para resolver o problema. Esses dados são coletados de todas as fontes disponíveis, incluindo bancos de dados, armazenamento em nuvem e silos.

3. Preparando os dados

Depois que os dados de todas as fontes forem coletados, é hora de preparar os dados. Nesta etapa, a limpeza de dados, normalização, preenchimento de valores ausentes e tais tarefas são executadas. Esta etapa visa trazer todos os dados no formato mais adequado e padronizado para a realização de processos posteriores.

4. Desenvolvendo o modelo

Agora, depois de trazer todos os dados para um formato adequado para análise, o próximo passo é desenvolver os modelos. Para isso, programação e algoritmos são usados ​​para criar um modelo que possa identificar tendências e padrões a partir dos dados disponíveis.

5. Testando e avaliando o modelo

A modelagem é feita com base nos dados disponíveis. No entanto, para testar os modelos, você precisa alimentá-lo com outros dados e ver se está gerando a saída relevante ou não. Determinar quão bem o modelo está entregando novos resultados ajudará a alcançar as metas de negócios. Este é geralmente um processo iterativo que se repete até que o melhor algoritmo seja encontrado para resolver o problema em questão.

6. Implantação

Uma vez que o modelo tenha sido testado e melhorado iterativamente, a última etapa é implantar o modelo e disponibilizar os resultados do projeto de mineração de dados para todas as partes interessadas e tomadores de decisão.

Ao longo de todo o ciclo de vida do Data Mining, os mineradores de dados precisam manter uma estreita colaboração entre especialistas de domínio e outros membros da equipe para manter todos informados e garantir que nada passe despercebido.

Vantagens da mineração de dados para empresas

As empresas agora lidam com montes de dados diariamente. Esses dados estão aumentando com o passar do tempo, e não há como o volume desses dados diminuir. Como resultado, as empresas não têm outra escolha a não ser serem orientadas por dados. No mundo de hoje, o sucesso de qualquer negócio depende em grande parte de quão bem eles podem entender seus dados, obter insights a partir deles e fazer previsões acionáveis. A mineração de dados realmente capacita as empresas a melhorar seu futuro, analisando suas tendências de dados anteriores e fazendo previsões precisas sobre o que provavelmente acontecerá.

Por exemplo, a mineração de dados pode informar uma empresa sobre seus clientes em potencial que provavelmente se tornarão clientes lucrativos com base em dados anteriores e provavelmente se envolverão com uma campanha ou oferta específica. Com esse conhecimento, as empresas podem aumentar seu ROI oferecendo apenas os clientes em potencial que provavelmente responderão e se tornarão clientes valiosos.

Em suma, a mineração de dados oferece os seguintes benefícios para qualquer negócio:

• Compreender as preferências e sentimentos do cliente.
• Conquistar novos clientes e fidelizar os já existentes.
• Melhorar o up-selling e o cross-selling.
• Aumentar a fidelização dos clientes.
• Melhorar o ROI e aumentar a receita do negócio.
• Detecção de atividades fraudulentas e identificação de riscos de crédito.
• Acompanhamento do desempenho operacional.

Ao usar técnicas de mineração de dados, as empresas podem basear suas decisões em dados e inteligência em tempo real, em vez de apenas instintos ou instintos, garantindo assim que continuem entregando resultados e fiquem à frente da concorrência.

O futuro da mineração de dados

A mineração de dados e até mesmo outros campos da ciência de dados têm um futuro extremamente brilhante, devido à quantidade cada vez maior de dados no mundo. No ano passado, nossos dados acumulados cresceram de 4,4 zettabytes para 44 zettabytes .

Se você está entusiasmado com ciência de dados ou mineração de dados, ou qualquer coisa a ver com dados, este é o melhor momento para estar vivo. Como estamos testemunhando uma revolução de dados, é o momento ideal para embarcar e aprimorar seus conhecimentos e habilidades em dados. Empresas de todo o mundo estão quase sempre à procura de especialistas em dados com habilidades suficientes para ajudá-los a entender seus dados. Portanto, se você deseja iniciar sua jornada no mundo dos dados, agora é o momento perfeito!

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