O que é a mineração de dados?

A mineração de dados é a exploração e análise de dados para descobrir padrões ou regras que sejam significativas. É classificada como uma disciplina dentro do campo da ciência de dados. As técnicas de mineração de dados servem para criar modelos de aprendizado de máquina (ML) que habilitam aplicações de inteligência artificial (IA). Um exemplo de mineração de dados dentro da inteligência artificial inclui coisas como algoritmos de mecanismos de pesquisa e sistemas de recomendação.

Como funciona a mineração de dados

A mineração de dados ajuda a responder às perguntas que não podem ser tratadas por técnicas básicas de consulta e relatório. A mineração de dados é marcada por vários identificadores-chave que são explorados com mais detalhes abaixo:

Reconhecimento automático de padrões

Os modelos de mineração de dados são a base da mineração de dados, e o reconhecimento automático refere-se a como esses modelos são executados. Os modelos de dados usam algoritmos estabelecidos para extrair os dados sobre os quais são construídos. No entanto, a maioria dos modelos pode ser generalizada para novos dados. A pontuação é o processo de aplicar qualquer modelo a novos dados e avaliar sua adequação.

Prever os resultados mais prováveis

Várias formas de mineração de dados são preditivas por natureza. Um exemplo disso seria um modelo que prevê a renda individual com base na educação e demografia. Cada uma das previsões feitas vem com alguma probabilidade de indicar a possibilidade de cada uma se tornar realidade.

Em outros casos, a mineração de dados preditiva pode resultar na geração de regras. Estas são certas condições que implicam um resultado específico. Um exemplo de regra seria aquela que especifica que, se uma pessoa tem um diploma universitário e mora em uma determinada área da cidade, sua renda provavelmente estará acima da média da região. Essas regras vêm com suporte associado – a porcentagem da população de uma área atende a essa regra.

Destacar agrupamentos que ocorrem naturalmente

Existem também formas de mineração de dados que mostram agrupamentos naturais em grandes dados. Um modelo específico pode se concentrar em um segmento da população dentro de uma faixa de renda específica, que por sua vez possui um bom histórico de direção e aluguel de carros para férias todos os anos. Essas informações podem ser úteis para locadoras e seguradoras.

Tipos de mineração de dados

Existem vários tipos de mineração de dados, incluindo os seguintes

Regressões lineares

Com a regressão linear, uma empresa pode prever os valores de uma variável contínua com a ajuda de uma ou várias entradas independentes. Esse método é frequentemente usado no setor imobiliário para prever os valores das casas com base em variáveis como metragem quadrada, ano de construção e localização do código postal.

Regressões logísticas

Nesta variação, uma ou mais entradas independentes são utilizadas para prever a probabilidade de uma variável categórica. Você verá esse tipo em sistemas bancários para prever as chances de um solicitante de empréstimo deixar de pagar, com base em sua pontuação de crédito, renda, sexo, idade e uma série de outros fatores pessoais.

Série temporal

São ferramentas de previsão onde os modelos utilizam o tempo como variável independente fundamental. Os varejistas costumam usar esse modelo para prever a demanda por produtos e trabalhar em seu estoque de forma correspondente.

Classificação/Árvores de regressão

Árvores de classificação ou regressão são técnicas de modelagem preditiva em que o valor das variáveis-alvo categóricas e contínuas pode ser previsto. O modelo cria conjuntos de regras binárias com base nesses dados previstos para classificar e agrupar a maior proporção de variáveis de destino semelhantes sob novas guias de observação. Com essas regras, os novos grupos que são criados tornam-se o valor previsto das novas observações.

Redes neurais

As redes neurais são projetadas para funcionar de maneira semelhante ao funcionamento do cérebro. Assim como os estímulos provocam o disparo de neurônios no cérebro que permitem a ação, as redes neurais usam entradas com um requisito de limiar. Essas entradas 'dispararão' ou 'não dispararão' seu nó com base na magnitude. Esses sinais de disparo ou não disparo combinam-se com outras respostas que podem estar ocultas nas múltiplas camadas da rede. O processo continua se repetindo até que uma saída seja criada. O benefício é uma saída quase instantânea, e essa tecnologia é amplamente usada em carros autônomos para eficiência.

K-Nearest Neighbor

Esta é uma técnica que se baseia em observações passadas para categorizar novas observações. Em vez de modelos, o K-nearest neighbor é orientado por dados. Aqui, não há suposições subjacentes feitas sobre os dados. Também não existem processos complexos que são usados para interpretar entradas de dados. Novas observações são classificadas identificando os K-neighbors mais próximos e atribuindo o valor majoritário.

Aprendizagem Não Supervisionada

É aqui que os padrões subjacentes são observados com base nos dados provenientes da análise de tarefas não supervisionadas. Vários sistemas de recomendação usam aprendizado não supervisionado para rastrear padrões gerais de usuários e fornecer recomendações personalizadas para uma melhor interação com o cliente. Alguns modelos analíticos que são usados na mineração de dados não supervisionada incluem:

• Clustering
• Análise de associação
• Análise do componente principal
• Abordagens supervisionadas e não supervisionadas na prática

Por que a mineração de dados é importante e onde ela é usada?

O volume de dados que está sendo produzido a cada ano é enorme. E o que já é um número gigantesco dobra a cada dois anos. O universo digital é composto por cerca de 90% de dados não estruturados – mas isso não significa que quanto maior o volume de informações, melhor o conhecimento. A mineração de dados visa mudar isso e, com ela, as empresas podem:

• Peneirar muitas informações repetitivas de maneira organizada.
• Extrair informações relevantes e fazer o melhor uso delas para obter melhores resultados.
• Acelerar o ritmo da tomada de decisões bem informada.

Você perceberá que a mineração de dados é central para os esforços de análise em uma ampla variedade de setores. Veja como alguns a utilizam.

Setor de comunicações

O setor de comunicações, marketing ou outros é altamente competitivo e lida com um cliente que está sendo puxado para várias direções diferentes. O uso de métodos de mineração de dados para entender e filtrar grandes quantidades de dados ajuda esse setor a criar campanhas direcionadas que garantem um número maior de vendas bem-sucedidas e interações com clientes.

Setor de seguros

Esse setor geralmente precisa lidar com questões de conformidade, uma ampla gama de fraudes, avaliação e gerenciamento de riscos e retenção de clientes em um mercado competitivo. Com a mineração de dados, as seguradoras estão em melhor posição para precificar bem os produtos e criar melhores opções para os clientes existentes, incentivando os novos a se inscreverem.

Setor de educação

As visualizações orientadas por dados do progresso de um aluno permitem que os educadores forneçam a eles uma atenção mais personalizada quando necessário. Estratégias de intervenção podem ser construídas desde o início para grupos de alunos que possam precisar delas.

Setor de manufatura

Uma quebra na linha de produção ou uma queda na qualidade podem resultar em grandes perdas para qualquer indústria manufatureira. Com a mineração de dados, as empresas poderão planejar melhor suas cadeias de suprimentos. Isso significa que a detecção precoce de possíveis avarias pode ser identificada e tratada, as verificações de qualidade podem ser mais intensas e as linhas de produção enfrentam interrupções mínimas.

Setor bancário

O setor bancário depende muito de mineração de dados e algoritmos automatizados que ajudam a entender as bilhões de transações que ocorrem no sistema financeiro. Com isso, as organizações financeiras terão uma visão geral dos riscos de mercado, detectarão fraudes mais rapidamente, gerenciarão sua conformidade com os requisitos regulatórios e garantirão o retorno ideal de seus investimentos em marketing.

Setor de varejo

Com o número astronômico de transações de varejo ocorrendo, há muitos dados que o setor pode usar para obter melhores informações sobre seu consumidor. A mineração de dados os ajuda a se desenvolver para melhorar suas relações com os clientes, otimizar suas campanhas de marketing e prever vendas.

O processo de mineração de dados

Conforme descrito abaixo, existem quatro etapas básicas no processo de mineração de dados.

Definição do problema

O primeiro passo em qualquer projeto de mineração de dados é entender os objetivos e requisitos. Isso deve ser especificado a partir da perspectiva do negócio e também deve ter um plano básico de implementação. Se o problema do negócio for poder vender mais, o problema de mineração de dados será 'que tipo de cliente provavelmente comprará o produto?' A implementação começa com a criação de um modelo baseado em dados, como relações e atributos anteriores com o cliente, incluindo dados demográficos, tamanho da família, idade, residências e muito mais.

Coleta e preparação de dados

A segunda fase abrange a coleta e exploração de dados. Um exame dos dados coletados lhe dará uma ideia de quão preciso é o ajuste para ser uma base para resolver seu problema de negócios. Nesta fase, pode-se decidir eliminar alguns parâmetros de dados ou trazer alguns novos. Aqui, os problemas de qualidade de dados podem ser abordados e verificados quanto a possíveis padrões nos dados.

A fase de preparação de dados abrange tarefas como seleção de tabela, caso e atributo. Também inclui limpeza e transformação de dados, remoção de duplicatas, padronização de títulos de entrada e outras verificações de dados.

Construção e avaliação de modelos

Na etapa três, várias técnicas de modelagem são escolhidas e aplicadas, e os parâmetros são calibrados para os níveis ideais. Neste estágio inicial da construção do modelo, é melhor trabalhar com um conjunto de dados menor e bem pensado. É uma boa ideia, nesse ponto, avaliar como o modelo aborda a questão do negócio. Quaisquer formas de melhoria podem ser adicionadas nesta fase.

Implantação de modelos

No estágio final de implantação, informações e dados úteis podem ser derivados dos dados coletados. Esse conhecimento pode então ser implantado em um ambiente de destino. A implantação pode incluir a aplicação do modelo a quaisquer novos dados, extração de detalhes do modelo, integração de modelos em aplicativos e muito mais.

Desafios da mineração de dados

Sem dúvida, a mineração de dados é um processo poderoso, mas traz sua parcela de desafios, principalmente porque lida com quantidades crescentes de big data complexo. Coletar e analisar todos esses dados só continua a ficar mais complicado. Veja alguns dos desafios mais significativos associados à mineração de dados:

Big data

Existem quatro grandes desafios quando se trata de big data:

• Volume: grandes volumes de dados envolvem desafios de armazenamento. Além disso, peneirar grandes quantidades de dados envolve o problema de encontrar dados corretos. O processamento é mais lento quando as ferramentas de mineração de dados lidam com esse volume.
• Variedade: em um determinado momento, vastas variedades de dados são coletadas e armazenadas. As ferramentas de mineração de dados precisam ser capazes de lidar com vários tipos de formatos de dados, o que pode ser um desafio.
• Velocidade: a velocidade com que os dados podem ser coletados hoje em dia é muito maior do que antes, o que pode causar problemas.
• Veracidade: a precisão desses grandes volumes de dados pode ser um desafio, especialmente considerando os fatores de volume, variedade e velocidade dos dados. O principal desafio neste caso é equilibrar a quantidade de dados com a qualidade dos dados.

Modelos de overfitting

Eles são complexos e fazem uso de muitas variáveis independentes para chegar a uma previsão. O risco de overfitting aumenta com o aumento do volume e da variedade. O resultado é que o modelo começa a mostrar erros naturais em uma amostra em vez de exibir tendências subjacentes. Diminuir o número de variáveis resulta em um modelo irrelevante, enquanto adicionar muitas variáveis restringe o modelo. O desafio é encontrar a moderação correta das variáveis utilizadas e seu equilíbrio na precisão preditiva.

Custo de escala

Com um aumento no volume e na velocidade, as empresas precisam trabalhar na ampliação dos modelos para utilizar todos os benefícios da mineração de dados. Para isso, precisam investir em uma variedade de poder de computação, servidores e software para serviços pesados. Isso nem sempre é uma alocação de orçamento fácil.

Privacidade e segurança

Os requisitos de armazenamento estão sempre aumentando, e as empresas recorrem à nuvem para atender às suas necessidades. No entanto, com isso vem a necessidade de medidas de segurança de dados sofisticadas. Quando medidas de privacidade e segurança de dados são implantadas, uma série de regras e regulamentos internos precisam entrar em vigor. Isso requer uma mudança na maneira de trabalhar, o que é uma curva de aprendizado íngreme para muitos.

Dados relevantes são fundamentais para o funcionamento de qualquer negócio nestes tempos competitivos. A mineração de dados ajuda as organizações a criar estratégias melhores e é a chave para ajudar as empresas a obter essa vantagem. Fazer isso certo é o que mais importa.