Mineração de dados 101

Com o estabelecimento de grandes bancos de dados e o surgimento de dados massivos, mais e mais dados são coletados e armazenados em grandes bancos de dados, mas a realidade é frequentemente “os dados são ricos, mas a informação é pobre”, porque é difícil entendê-los sem usar métodos razoáveis. No entanto, quando mineração de dados é usado para análise de dados, conteúdo de dados importantes e padrões ocultos em big data podem ser encontrados, o que faz grandes contribuições para decisões de negócios, base de conhecimento, ciência e pesquisa médica. Então, neste artigo, vamos nos aprofundar em o que é mineração de dados e por que é tão importante.

O que é mineração de dados?

Mineração de dados é um ramo interdisciplinar da ciência da computação. É o processo computacional de encontrar padrões em conjuntos de dados relativamente grandes usando a intersecção de inteligência artificial, aprendizado de máquina, estatística e bancos de dados. O objetivo geral do processo de mineração de dados é extrair informações de um conjunto de dados e transformá-las em uma estrutura compreensível para uso posterior.

O que é mineração de dados?

Além das etapas de análise bruta, ele abrange banco de dados e gerenciamento de dados aspectos, pré-processamento de dados, considerações de modelagem e raciocínio, métricas de interesse, considerações de complexidade, pós-processamento de estruturas de descoberta, visualização e atualizações online.

Processo de Mineração de Dados

O processo específico de mineração de dados é o seguinte:

1. Dados: Para mineração de dados, você precisa primeiro ter dados. Você pode selecionar um conjunto de dados de acordo com o propósito da tarefa e filtrar os dados que você precisa, ou construir os dados que você precisa de acordo com a situação real.
2. Pré-processamento: Após determinar o conjunto de dados, é necessário pré-processar os dados para que eles possam ser usados por nós. O pré-processamento de dados pode melhorar a qualidade dos dados, incluindo precisão, completude e consistência. Os métodos de pré-processamento de dados incluem limpeza de dados, integração de dados, redução de dados e transformação de dados.
3. Transformação: Após o pré-processamento dos dados, os dados são transformados para convertê-los em um modelo de análise, que é estabelecido para algoritmos de mineração de dados. Estabelecer um modelo de análise que seja realmente adequado para algoritmos de mineração de dados é a chave para o sucesso da mineração de dados.
4. Mineração de dados: Minerando os dados transformados, além de selecionar o algoritmo de mineração apropriado, todo o resto do trabalho pode ser feito automaticamente.
5. Interpretação e avaliação: Interprete e avalie os resultados para obter conhecimento. O método de análise usado geralmente depende da operação de mineração de dados, geralmente usando técnicas de visualização.

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

A quantidade de dados gerados a cada ano é impressionante. E o número já grande dobrará a cada dois anos. O mundo digital é composto por cerca de 90% de dados não estruturados, mas isso não significa que quanto mais informações, melhor conhecimento. A mineração de dados visa mudar essa situação permitindo que as empresas:

1. Analise grandes quantidades de informações duplicadas de forma organizada;
2. Extraia informações relevantes e aproveite ao máximo para obter melhores resultados;
3. Acelere o ritmo da tomada de decisões informadas.

Você descobrirá que a mineração de dados é essencial para o trabalho analítico em todas as esferas da vida. Veja como alguns setores usam dados:

1. Indústria de comunicações: O setor de comunicações, seja em marketing ou não, é altamente competitivo e lida com clientes que recebem vários sorteios. Usar métodos de mineração de dados para entender e peneirar grandes quantidades de dados ajuda o setor a criar campanhas de marketing direcionadas que garantem um alto volume de vendas bem-sucedidas e interações com clientes.
2. Setor de seguros: Em um mercado competitivo, a indústria frequentemente tem que lidar com problemas de conformidade, vários tipos de fraude, avaliação e gerenciamento de risco e problemas de retenção de clientes. Por meio da mineração de dados, as seguradoras podem precificar melhor os produtos, criar melhores opções para clientes existentes e incentivar novos clientes a se inscreverem.
3. Indústria da educação: Entender o progresso dos alunos a partir de uma perspectiva de dados permite que os educadores forneçam a eles melhor atenção personalizada quando necessário. Estratégias de intervenção podem ser desenvolvidas logo no início para grupos de alunos que podem precisar delas.
4. Indústria de transformação: Falhas na linha de produção ou declínios na qualidade podem causar grandes perdas em qualquer indústria de manufatura. Por meio da mineração de dados, as empresas poderão planejar melhor suas cadeias de suprimentos. Isso significa que possíveis falhas podem ser detectadas e tratadas precocemente, as verificações de qualidade podem ser mais rigorosas e as interrupções na linha de produção são mantidas no mínimo.
5. Setor bancário: O setor bancário depende muito de mineração de dados e algoritmos automatizados que ajudam a dar sentido aos bilhões de transações que ocorrem no sistema financeiro. Dessa forma, as instituições financeiras poderão obter uma compreensão geral do risco de mercado, detectar fraudes mais rapidamente, gerenciar sua conformidade com os requisitos regulatórios e garantir o melhor retorno sobre seu investimento em marketing.
6. Indústria de varejo: Com transações de varejo atingindo volumes astronômicos, a indústria pode usar grandes quantidades de dados para entender melhor os consumidores. A mineração de dados pode ajudá-los a crescer para melhorar os relacionamentos com os clientes, otimizar campanhas de marketing e prever vendas.

Desafios na Mineração de Dados

Não há dúvidas de que a mineração de dados é um processo poderoso, mas ele tem alguns desafios, especialmente com a quantidade cada vez maior de big data complexos que ele manipula. Coletar e analisar todos esses dados só vai ficar mais complicado. Aqui estão alguns dos desafios mais importantes associados à mineração de dados:

Grandes Dados

Quando se trata de big data, existem quatro grandes desafios:

1. Capacidade: Grandes quantidades de dados envolvem desafios de armazenamento. Além disso, peneirar essas enormes quantidades de dados envolve o problema de encontrar os dados certos. Quando ferramentas de mineração de dados lidam com essa capacidade, a velocidade de processamento diminui.
2. Diversidade: Em um dado momento, uma grande variedade de dados é coletada e armazenada. Ferramentas de mineração de dados devem ser capazes de lidar com múltiplos formatos de dados, o que pode ser um desafio.
3. Velocidade: Os dados agora estão sendo coletados muito mais rápido do que antes, o que pode ser problemático.
4. Precisão: A precisão dessas quantidades massivas de dados pode ser desafiadora, especialmente devido ao volume, variedade e velocidade dos dados. Nesse caso, o principal desafio é encontrar um equilíbrio entre quantidade e qualidade dos dados.

Sobreajuste do modelo

À medida que a capacidade e a diversidade aumentam, também aumenta o risco de overfitting. O resultado é que o modelo começa a mostrar erros naturais na amostra, em vez de mostrar tendências subjacentes. Reduzir o número de variáveis resulta em modelos não correlacionados, enquanto adicionar muitas variáveis restringe o modelo. O desafio é como ajustar adequadamente as variáveis usadas e seu equilíbrio em termos de precisão de previsão.

Custo de Escala

À medida que a capacidade e a velocidade aumentam, as empresas precisam trabalhar para escalar modelos para aproveitar ao máximo a mineração de dados. Para fazer isso, as empresas precisam investir em uma gama de poder de computação poderoso, servidores e software. A alocação de orçamento pode nem sempre ser fácil para as empresas.

Privacidade e Segurança

As necessidades de armazenamento estão aumentando, e as empresas se voltaram para a nuvem para atender às suas necessidades. Mas com isso vem a necessidade de medidas de segurança de alto nível para dados. Há uma série de regras e regulamentos internos que precisam ser implementados ao implementar medidas de privacidade e segurança de dados. Isso requer uma mudança na maneira como o trabalho é feito e, para muitos, é difícil de dominar.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter um melhor entendimento do que é mineração de dados. Se você quiser saber mais sobre isso, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

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