O que é Data Mining: Escopo, Oportunidades de Carreira

Dados em alguma forma ou forma constantemente nos cercam. Seja em nossos smartphones ou laptops, quaisquer aplicativos que usamos estão produzindo toneladas de dados valiosos. Esses dados são altamente benéficos para empresas que buscam coletar insights e tomar decisões de negócios.

Portanto, a análise de dados tem sido um salvador absoluto para todas as empresas e as ajudou a tomar decisões muito mais calculadas. No entanto, a Análise de Dados é como a última etapa do processo de Data Science. Tudo começa com a coleta e coleta de dados adequada, e isso é conhecido como Data Mining. Se você é iniciante em análise de dados 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.

O processo de Mineração de Dados não é tão fácil quanto parece, e se você está começando nessa área, você precisa saber tudo o que é, como e porquê em torno da Mineração de Dados. Por meio deste artigo, vamos guiá-lo através de várias nuances que o ajudarão a entender os fundamentos da Mineração de Dados de uma maneira muito mais rigorosa.

Qual é o objetivo da mineração de dados?

O objetivo da Mineração de Dados é coletar dados de fontes diferentes e colocá-los sob um único capô. A mineração consiste em coletar dados, trazê-los para um formato adequado, processá-los e extrair informações relevantes deles.

A mineração de dados ajuda a detectar tendências de montes de dados, prever resultados, modelar o público-alvo e coletar informações perspicazes sobre o comportamento e os sentimentos do cliente. Usando esses insights, as empresas podem se adaptar de acordo e oferecer os melhores serviços possíveis.

Vejamos detalhadamente as diferentes operações de Data Mining!

Como funciona a mineração de dados?

A mineração de dados é um processo passo a passo que consiste amplamente nas seguintes etapas:

• Construir conjuntos de dados de destino selecionando o tipo de dados necessário.
• Explorando dados e pré-processando-os para trazê-los para formatos consistentes.
• Preparar os dados criando regras de segmentação, limpando ruídos, realizando verificações de anomalias, preenchendo valores ausentes e muito mais.
• Finalmente, vem o estágio de usar algoritmos de Machine Learning nos dados extraídos para fazer as coisas!

Quando se trata de Machine Learning, aqui estão alguns dos tipos de algoritmos de aprendizado que são frequentemente usados:

• Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados
  • Para classificação e organização de dados estruturados.
  • O método de classificação é usado para descobrir padrões conhecidos e é então aplicado a novas informações (por exemplo, classificar uma carta de e-mail de entrada como spam ou não spam).
  • Em seguida, a regressão é realizada para prever valores específicos, como temperaturas, taxas e outros.
  • Depois que a regressão é concluída, a normalização é realizada para achatar as variáveis ​​independentes dos conjuntos de dados e reorganizar os dados em uma forma mais coesa.
• Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados
  • Para explorar diferentes conjuntos de dados não rotulados.
  • O processo de agrupamento é usado para formar agrupamentos/grupos/estruturas de dados semelhantes que possuem padrões distintos.
  • As regras de associação são usadas para identificar a relação entre as variáveis ​​dos dados de entrada.
  • A sumarização é então usada para relatar a descoberta e visualizar os dados.
• Algoritmos de aprendizado de máquina semi-supervisionados: essa abordagem usa uma combinação de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados.
• Aprendizado de rede neural: As redes neurais se inspiram nas redes neuronais biológicas que compõem a estrutura e a função do nosso cérebro. Esses são sistemas mais complexos usados ​​para construir modelos de autoaprendizagem para lidar com tarefas e operações mais complexas.

Técnicas de mineração de dados mais usadas

Os métodos listados acima são usados ​​para permitir que as máquinas aprendam por conta própria. Essas etapas envolvem várias estratégias estatísticas e de reconhecimento de padrões, que são baseadas nas seguintes técnicas:

• Classificação e clustering: Este é o processo de descoberta de grupos, clusters dentro do seu conjunto de dados. A classificação é usada no caso de aprendizado supervisionado, enquanto o agrupamento é usado no caso de aprendizado não supervisionado. Por exemplo, com base nas compras feitas pelos clientes no último mês, você pode agrupá-las em “despesas baixas” e “despesas altas” e, então, com base nessa classificação (ou agrupamento), você pode refinar suas estratégias de marketing para essas grupos.
• Detecção de padrões: rastrear e detectar padrões envolve o reconhecimento de desvios no conjunto de dados em determinados intervalos. Por exemplo, o tráfego do site pode atingir o pico em horários específicos durante o dia. Esses padrões revelam muito sobre como as pessoas estão se envolvendo com os serviços.
• Associação: Associação é o processo de rastreamento de padrões e análise de dependências e associações. Por exemplo, os clientes tendem a comprar capas de celular depois de comprarem telefones celulares – essa associação simples pode ser útil para atividades de marketing.
• Análise de regressão: A análise de regressão trata de identificar várias variáveis ​​e analisar seus efeitos nas métricas que você está estudando. Por exemplo, as vendas de refrigerantes estarão diretamente correlacionadas com o clima temperado.
• Detecção de valores atípicos: valores atípicos são aqueles valores de dados que têm recursos aparentemente diferentes de uma grande parte de outros dados. Detectar e remover esses valores discrepantes é essencial para uma análise precisa dos dados.
• Previsão: A mineração de dados pode ajudar na construção de modelos de previsão que podem prever posteriormente como as variáveis ​​independentes provavelmente se modificarão no futuro. Por exemplo, as empresas de comércio eletrônico podem usar dados de clientes e vendas para desenvolver modelos que preveem quais produtos provavelmente serão devolvidos ou substituídos.

Evidentemente, Data Mining é extremamente útil para uma série de coisas. Veremos mais tarde os vários escopos e oportunidades ao trabalhar com Data Science. Por enquanto, vamos falar um pouco sobre alguns dos desafios da Mineração de Dados.

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Desafios com mineração de dados

Se você está iniciando na Análise de Dados e está se familiarizando com a Mineração de Dados, é importante conhecer os diversos desafios que esta área enfrenta. Aqui estão alguns desses desafios que você deve estar atento!

Dados em excesso

Este é um desafio óbvio, mas que deve ser reiterado, não importa o quê. Os bancos de dados estão ficando maiores e mais díspares com o tempo, e está ficando mais difícil entendê-los de forma abrangente. Este desafio apresenta-se de forma tripla:

• Segmentação de dados reconhecendo fatores e elementos importantes.
• Filtrando o ruído eliminando valores discrepantes, preenchendo valores ausentes e muito mais.
• Ativação de dados integrando todas as informações coletadas em processos de negócios.

Todas as três etapas mencionadas acima exigem que algum ou outro algoritmo de aprendizado de máquina seja resolvido com sucesso.

Preocupações com privacidade e segurança

A mineração de dados lida diretamente com dados e informações facilmente identificáveis. Como resultado, privacidade e segurança sempre foram um dos maiores desafios. Além disso, dado o histórico de roubos e violações de dados, tende a haver uma certa desconfiança em qualquer forma de coleta de dados.

Além disso, há conformidade e regulamentos rigorosos sobre o uso de dados coletados na UE devido ao GDPR. Isso também virou as operações de mineração de dados e coleta de cabeça para baixo. Se você realmente pensar sobre isso, perceberá como o Data Mining pode ser facilmente transformado em uma forma de vigilância. Você pode aprender sobre o comportamento do usuário, hábitos de consumo, interação com anúncios e muito mais informações que podem ser usadas para fins bons e ruins. A linha tênue entre mineração e vigilância está no propósito. A mineração de dados é sempre sobre fornecer uma melhor experiência ao usuário.

Como resultado, é crucial manter todos os dados extraídos a salvo de serem alterados, modificados ou acessados ​​sem permissão. Aqui estão alguns passos que podem ser tomados para garantir que:

• Mecanismos de criptografia
• Diferentes níveis de acesso e permissões
• Auditorias de segurança consistentes da rede.
• Responsabilidade pessoal e consequências definidas da perpetração.

Conjunto de treinamento de dados

Para tornar o algoritmo final de aprendizado de máquina mais eficiente, a máquina deve ser alimentada com uma quantidade adequada de dados para a causa necessária. Isso é certamente algo que é mais fácil dizer do que fazer devido a estas razões principais:

• Os conjuntos de dados não são representativos. Por exemplo, considere regras para diagnosticar pacientes. Deve existir uma ampla gama de casos de uso com combinações variadas que forneçam a flexibilidade necessária. Portanto, se essas regras forem baseadas no diagnóstico de adultos, suas aplicações para crianças serão imprecisas.
• Estão faltando casos-limite. Casos limite garantem que a máquina saiba claramente a diferença entre uma coisa e outra – por exemplo, a diferença entre um gato e um cachorro. A máquina precisa ter um conjunto de propriedades específicas para ambas as classes. Além disso, também deve haver uma lista de exceções.
• Falta de informação adequada. Para atingir a eficiência de treinamento adequada, um algoritmo precisa ser alimentado com dados suficientes com classes e condições de objetos bem definidas. A imprecisão nesse processo geralmente leva a uma confusão geral nos dados. Por exemplo, se o conjunto de características que distinguem um gato de um cachorro for muito vago, a máquina pode rotular ambos como “mamíferos”.

Precisão do conjunto de dados

Para valer a pena para resolver problemas de negócios, os dados extraídos devem ser completos, precisos e confiáveis. Caso esses fatores não sejam atendidos, os dados geralmente apontam para as soluções erradas. Existem vários algoritmos projetados para ajudá-lo a manter a precisão, confiabilidade e integridade sob controle. No entanto, a coisa toda depende amplamente de sua compreensão de quais informações você precisa e quais operações precisarão ser executadas.

Ruído no conjunto de dados

Dados ruidosos são um dos maiores desafios ao trabalhar com Data Mining. Pense no ruído como coisas que não agregam valor às operações de negócios. Portanto, antes de trabalhar em qualquer algoritmo ou processo significativo, ele deve ser filtrado para garantir que o esforço principal seja focado nos dados do usuário e não no ruído. O ruído nos dados é específico do problema, portanto, no seu caso, quaisquer dados que não forneçam as informações necessárias serão ruidosos para você.

Além do ruído, você também precisa lidar com as duas coisas a seguir — valores ausentes e valores corrompidos.

Esses dois fatores afetam a qualidade de seus resultados finais, o que influenciará suas decisões de negócios. Esteja você realizando previsão, classificação ou segmentação – valores ruidosos ou ausentes podem colocá-lo em uma direção completamente diferente.

Agora, falando mais detalhadamente sobre o escopo do Data Mining, vamos explorar os benefícios do Data Mining para as empresas. Também veremos vários exemplos de Mineração de Dados na vida real e algumas tendências importantes – isso lhe dará uma ideia do tipo de oportunidades de carreira que esperam por você no campo de Mineração de Dados!

Benefícios da mineração de dados para empresas

Além do benefício abrangente de ajudar as empresas a tomar decisões baseadas em dados, aqui estão alguns outros benefícios da mineração de dados. Esses são benefícios que ajudam as empresas a melhorar a experiência e o relacionamento com o cliente e fortalecer os laços com a equipe!

• Possível detecção de fraude: A mineração de dados é benéfica para as empresas na detecção de possíveis atividades fraudulentas. Por exemplo, a análise de dados de PDV pode fornecer aos varejistas informações sobre transações fraudulentas anteriores, levando a alguma forma de detecção de padrões. Bancos e outras instituições financeiras usam essas técnicas para identificar possíveis clientes com defeito.
• Otimização de marketing: Ao coletar dados relacionados a campanhas antigas, as empresas podem descobrir o que está funcionando para elas e o que não está. Isso permite que eles criem técnicas de marketing mais envolventes, baseadas na personalização.
• Melhor tomada de decisão: a mineração de dados permite que as empresas tomem decisões mais informadas, em vez de apenas confiar em suas experiências ou intuições. Por exemplo, a intuição pode dizer que um determinado produto não está vendendo por causa de seu preço. A análise, por outro lado, pode revelar que, na verdade, é por causa de menos canais de distribuição. Esses insights permitem que as empresas resolvam problemas de raiz.
• Coesão da equipe aprimorada: a mineração de dados é tão útil para assuntos internos quanto para operações externas voltadas para o cliente. Usando dados, as empresas podem descobrir o comportamento e o engajamento de seus funcionários, recompensá-los de acordo ou ajudá-los a crescer, se necessário. Nesse sentido, a mineração de dados pode ajudar a melhorar a coesão geral da equipe.

Mineração de dados em cenários do mundo real

De pequenas e médias empresas a empresas gigantes – literalmente, todas as organizações hoje se beneficiam da Mineração de Dados de uma forma ou de outra. Eles reduziram custos, aumentaram a receita, melhoraram o atendimento ao cliente e conquistaram mais clientes. Aqui estão alguns casos de uso do mundo real em que a mineração de dados provou ser um divisor de águas para a organização:

Vejamos alguns exemplos do mundo real de como as empresas converteram dados em dólares.

• Aumentou as conversões em 40% usando a estratégia de acompanhamento correta: a Envelopes melhorou a retenção de clientes ao descobrir a estratégia de correspondência correta para seus clientes. Depois de analisar as taxas de rejeição e descobrir os padrões dos clientes que saem do site, eles decidiram enviar e-mails 48 horas depois que um visitante o deixou - o que deu a eles conversões 40% maiores do que enviar e-mails de acompanhamento em um dia!
• Melhorias no design do produto e aumento da participação de mercado: Uma grande empresa de CPG queria melhorar a participação de mercado de seus produtos de assistência odontológica. Para isso, eles trabalharam com uma empresa de análise de dados para extrair dados de diferentes fontes, incluindo seu próprio banco de dados AWS e plataformas sociais. Eles analisaram mais de 250.000 padrões de comportamento de clientes usando análise de texto e regressão, incluindo outras técnicas.
• Análise de cesta de mercado: a análise de cesta de mercado usa a associação para ajudar a identificar itens que provavelmente serão comprados por clientes individuais. Um exemplo disso é o mecanismo de recomendação da Amazon que analisa dados como histórico do usuário, carrinhos abandonados e preenchidos, sites de referência e muito mais para fornecer anúncios personalizados.

Como podemos ver, Data Mining encontra seu uso em diferentes organizações de todos os tamanhos. Isso reflete diretamente nas oportunidades e planos de carreira disponíveis para os interessados ​​no mundo de Data Mining e analytics. A importância do Data Mining como ferramenta para reunir insights tão necessários não vai cessar tão cedo, e as próximas tendências são um testemunho disso. Vamos ver isso um pouco!

Tendências de mineração de dados e desenvolvimentos mais recentes

Detecção de padrões, classificação, agrupamento, análise de regressão e tais técnicas têm sido amplamente utilizadas até agora. No entanto, os avanços tecnológicos contínuos continuam trazendo algo novo para a mesa. Aqui estão algumas tendências em mineração de dados que procuram resolver os desafios sobre os quais falamos anteriormente, fornecendo um conjunto de dados melhor para análise.

• Resolvendo desafios de segurança: A mineração de dados está ficando muito mais cautelosa em manter os dados seguros e protegidos depois que vários problemas de segurança surgiram no passado.
• Mineração de dados distribuídos: como os dados são armazenados em vários locais e dispositivos hoje, algoritmos e técnicas sofisticados estão sendo desenvolvidos para minerar esses dados díspares e torná-los consistentes e estruturados para análise.
• Mineração de Dados Espaciais: A Mineração de Dados Espaciais tem a ver com dados geográficos, astronômicos e ambientais para encontrar padrões e insights sobre topologia e geografia. Isso é extremamente útil para empresas que operam nos negócios de mapeamento, para viagens, navegação ou serviços governamentais.

Para concluir

A mineração de dados é a primeira etapa de um elaborado processo de análise de dados. Portanto, acertar é de extrema importância. Problemas com os dados extraídos podem levar ao treinamento defeituoso de modelos de aprendizado de máquina, o que pode resultar em resultados imprecisos. Como resultado, Data Mining é algo que deve ser realizado com cautela e cuidado. É por isso que há uma demanda crescente por profissionais de Data Mining.

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