O que é mineração de dados? Métodos de análise para big data
O termo “mineração de dados” refere-se à análise direcionada de grandes conjuntos de dados para descobrir informações novas e potencialmente valiosas. Explicaremos o termo em mais detalhes e descreveremos os métodos analíticos relevantes.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é o processo de transformar dados em insights significativos empregando ferramentas especializadas para extrair informações relevantes. Mas por que se chama mineração de dados? Para entender melhor o que significa mineração de dados, é útil primeiro quebrar a metáfora. Vejamos, por exemplo, as ferramentas de rastreamento on-line. Elas estão por toda parte, coletando uma quantidade enorme de dados dos visitantes. Embora, em um primeiro momento, os dados possam parecer inúteis, com a mineração de dados, é possível extrair informações significativas dessas montanhas de dados. Diferentemente da mineração tradicional, a mineração de dados usa métodos estatísticos para descobrir padrões, tendências e relacionamentos.
A mineração de dados é normalmente discutida no contexto de big data. Isso se refere a conjuntos de dados tão vastos que não podem mais ser processados manualmente, exigindo análise assistida por computador. Os métodos de mineração de dados podem, em princípio, ser aplicados a dados de qualquer escala. Os insights derivados da mineração de dados podem informar a direção estratégica dos negócios on-line e orientar as decisões de marketing. Como resultado, a mineração de dados tem uma ampla gama de aplicações.
Aplicações da mineração de dados
A mineração de dados oferece a possibilidade de otimizar o comércio eletrônico usando uma abordagem científica. Aqui, grandes conjuntos de dados formam a base para explicações e prognósticos. Processados estatisticamente e visualizados com clareza, eles permitem que os proprietários de lojas on-line identifiquem fatores para um negócio on-line bem-sucedido e modelem suas estratégias de marketing de lojas on-line. A mineração de dados é usada nesse processo para:
- Dividir os mercados em segmentos
- Analisar dados de carrinhos de compras
- Criar perfis de consumidores
- Calcular preços de produtos
- Estabelecer prognósticos sobre períodos de contrato
- Analisar a demanda
- Identificar erros no processo de compras
Como funciona a mineração de dados?
A mineração de dados faz parte do Descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) processo, que inclui as seguintes etapas:
- Definir objetivos: Primeiro, é necessário estabelecer as perguntas específicas que a análise de dados pretende responder. Isso ajuda a identificar dados relevantes e métodos de análise adequados de forma mais eficaz.
- Pré-processamento de dados: A qualidade das informações derivadas da mineração de dados depende muito da qualidade da base de dados. Os dados relevantes devem ser limpos antes da análise para remover duplicatas, outliers e outras distorções. Também pode ser necessário converter os dados limpos no formato exigido pelo método de análise.
- Análise de dados: Este é o estágio em que ocorre a análise real dos dados matemáticos. As técnicas de análise usadas aqui dependem muito dos objetivos definidos e das características dos dados. Podem ser aplicados os algoritmos tradicionais de análise de dados e os algoritmos mais recentes baseados em redes neurais e aprendizagem profunda.
- Interpretação dos resultados: Por fim, os resultados da análise são avaliados. Se os resultados forem claros e perspicazes, eles podem revelar novas correlações e fornecer percepções que podem influenciar futuras estratégias de negócios.
Métodos de mineração de dados
Muitos métodos foram desenvolvidos para identificar relacionamentos, padrões e tendências importantes nos dados, permitindo a extração de insights comerciais valiosos de grandes conjuntos de dados. Esses métodos também podem ser usados para processos estatísticos.
- Detecção de outliers: Os valores extremos que se destacam do restante dos dados são conhecidos como outliers. Na mineração de dados, a detecção de outliers é usada para identificar conjuntos de dados atípicos. Na prática, esses métodos de mineração de dados podem, por exemplo, revelar fraudes de cartão de crédito ao expor transações suspeitas.
- Análise de cluster: Um cluster refere-se a um agrupamento de objetos com base em relações de similaridade entre os membros do grupo. O objetivo desse método analítico é segmentar dados não estruturados. Para isso, são usados algoritmos como K-Nearest Neighbor (KNN) , que pesquisam em grandes conjuntos de dados padrões de similaridade para identificar novos clusters. Se um conjunto de dados não puder ser atribuído a nenhum cluster, ele poderá ser interpretado como um outlier. Um caso de uso clássico da análise de cluster é a identificação de grupos de visitantes.
- Classification: Enquanto a análise de cluster se concentra principalmente na identificação de novos grupos, a classificação usa categorias predefinidas. Os pontos de dados são colocados em categorias por meio da correspondência de suas características com outros pontos de dados no conjunto de dados. Uma árvore de decisão é um método comum para classificar dados automaticamente. Para cada nó, uma característica do objeto é avaliada, e sua presença ou ausência determina qual nó é escolhido em seguida. Esse processo pode ser usado no comércio eletrônico para dividir os clientes em diferentes segmentos.
- Análise de associação: A análise de associação busca descobrir relacionamentos em conjuntos de dados que podem ser expressos como regras de inferência. No comércio eletrônico, essa abordagem de mineração de dados pode revelar correlações entre produtos em carrinhos de compras, com padrões como “se o produto A for comprado, é provável que o produto B também seja comprado”
- Análise de regressão: As análises de regressão ajudam a criar modelos que explicam as variáveis dependentes por meio de diversas variáveis independentes. Na prática, isso significa que o prognóstico do desempenho de vendas de um produto pode ser criado correlacionando o preço do produto e o nível de renda média do cliente em um modelo de regressão.
Quais são os limites da mineração de dados?
Na mineração de dados, são empregados procedimentos estatísticos que possibilitam a realização de uma análise fundamentalmente objetiva dos conjuntos de dados disponíveis. A natureza bastante subjetiva da seleção de um método de análise , bem como dos vários algoritmos e parâmetros, pode, no entanto, levar a resultados distorcidos, independentemente das intenções. Esses efeitos podem ser evitados com a terceirização dos processos de mineração de dados para prestadores de serviços externos.
Por fim, é importante observar que a mineração de dados só oferece resultados na forma de padrões e conexões cruzadas. As respostas só podem ser obtidas primeiramente quando os resultados da análise são interpretados com relação a perguntas e objetivos anteriores.