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.