{"id":4255,"date":"2022-05-31T18:29:11","date_gmt":"2022-06-01T02:29:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4255"},"modified":"2022-09-17T14:33:52","modified_gmt":"2022-09-17T22:33:52","slug":"what-is-data-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/o-que-e-mineracao-de-dados\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados? | Minera\u00e7\u00e3o de dados 101"},"content":{"rendered":"

Minera\u00e7\u00e3o de dados 101<\/h2>\n

Com o estabelecimento de grandes bancos de dados e o surgimento de dados massivos, mais e mais dados s\u00e3o coletados e armazenados em grandes bancos de dados, mas a realidade \u00e9 frequentemente \u201cos dados s\u00e3o ricos, mas a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 pobre\u201d, porque \u00e9 dif\u00edcil entend\u00ea-los sem usar m\u00e9todos razo\u00e1veis. No entanto, quando minera\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> \u00e9 usado para an\u00e1lise de dados<\/a><\/strong>, conte\u00fado de dados importantes e padr\u00f5es ocultos em big data podem ser encontrados, o que faz grandes contribui\u00e7\u00f5es para decis\u00f5es de neg\u00f3cios, base de conhecimento, ci\u00eancia e pesquisa m\u00e9dica. Ent\u00e3o, neste artigo, vamos nos aprofundar em o que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados e por que \u00e9 t\u00e3o importante<\/strong>.<\/p>\n

O que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados?<\/h2>\n

Minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um ramo interdisciplinar da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o. \u00c9 o processo computacional de encontrar padr\u00f5es em conjuntos de dados relativamente grandes usando a intersec\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial, aprendizado de m\u00e1quina, estat\u00edstica e bancos de dados. O objetivo geral do processo de minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 extrair informa\u00e7\u00f5es de um conjunto de dados e transform\u00e1-las em uma estrutura compreens\u00edvel para uso posterior.<\/p>\n

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O que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados?<\/p><\/div>\n

Al\u00e9m das etapas de an\u00e1lise bruta, ele abrange banco de dados e gerenciamento de dados<\/a><\/strong> aspectos, pr\u00e9-processamento de dados, considera\u00e7\u00f5es de modelagem e racioc\u00ednio, m\u00e9tricas de interesse, considera\u00e7\u00f5es de complexidade, p\u00f3s-processamento de estruturas de descoberta, visualiza\u00e7\u00e3o e atualiza\u00e7\u00f5es online.<\/p>\n

Processo de Minera\u00e7\u00e3o de Dados<\/h2>\n

O processo espec\u00edfico de minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 o seguinte:<\/p>\n

    \n
  1. Dados:<\/strong> Para minera\u00e7\u00e3o de dados, voc\u00ea precisa primeiro ter dados. Voc\u00ea pode selecionar um conjunto de dados de acordo com o prop\u00f3sito da tarefa e filtrar os dados que voc\u00ea precisa, ou construir os dados que voc\u00ea precisa de acordo com a situa\u00e7\u00e3o real.<\/li>\n
  2. Pr\u00e9-processamento:<\/strong> Ap\u00f3s determinar o conjunto de dados, \u00e9 necess\u00e1rio pr\u00e9-processar os dados para que eles possam ser usados por n\u00f3s. O pr\u00e9-processamento de dados pode melhorar a qualidade dos dados<\/a><\/strong>, incluindo precis\u00e3o, completude e consist\u00eancia. Os m\u00e9todos de pr\u00e9-processamento de dados incluem limpeza de dados, integra\u00e7\u00e3o de dados, redu\u00e7\u00e3o de dados e transforma\u00e7\u00e3o de dados.<\/li>\n
  3. Transforma\u00e7\u00e3o:<\/strong> Ap\u00f3s o pr\u00e9-processamento dos dados, os dados s\u00e3o transformados para convert\u00ea-los em um modelo de an\u00e1lise, que \u00e9 estabelecido para algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados. Estabelecer um modelo de an\u00e1lise que seja realmente adequado para algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 a chave para o sucesso da minera\u00e7\u00e3o de dados.<\/li>\n
  4. Minera\u00e7\u00e3o de dados:<\/strong> Minerando os dados transformados, al\u00e9m de selecionar o algoritmo de minera\u00e7\u00e3o apropriado, todo o resto do trabalho pode ser feito automaticamente.<\/li>\n
  5. Interpreta\u00e7\u00e3o e avalia\u00e7\u00e3o:<\/strong> Interprete e avalie os resultados para obter conhecimento. O m\u00e9todo de an\u00e1lise usado geralmente depende da opera\u00e7\u00e3o de minera\u00e7\u00e3o de dados, geralmente usando t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ol>\n

    Por que a minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 importante e onde ela \u00e9 usada?<\/h2>\n

    A quantidade de dados gerados a cada ano \u00e9 impressionante. E o n\u00famero j\u00e1 grande dobrar\u00e1 a cada dois anos. O mundo digital \u00e9 composto por cerca de 90% de dados n\u00e3o estruturados, mas isso n\u00e3o significa que quanto mais informa\u00e7\u00f5es, melhor conhecimento. A minera\u00e7\u00e3o de dados visa mudar essa situa\u00e7\u00e3o permitindo que as empresas:<\/p>\n

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    1. Analise grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es duplicadas de forma organizada;<\/li>\n
    2. Extraia informa\u00e7\u00f5es relevantes e aproveite ao m\u00e1ximo para obter melhores resultados;<\/li>\n
    3. Acelere o ritmo da tomada de decis\u00f5es informadas.<\/li>\n<\/ol>\n

      Voc\u00ea descobrir\u00e1 que a minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 essencial para o trabalho anal\u00edtico em todas as esferas da vida. Veja como alguns setores usam dados:<\/strong><\/p>\n

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      1. Ind\u00fastria de comunica\u00e7\u00f5es:<\/strong> O setor de comunica\u00e7\u00f5es, seja em marketing ou n\u00e3o, \u00e9 altamente competitivo e lida com clientes que recebem v\u00e1rios sorteios. Usar m\u00e9todos de minera\u00e7\u00e3o 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 intera\u00e7\u00f5es com clientes.<\/li>\n
      2. Setor de seguros:<\/strong> Em um mercado competitivo, a ind\u00fastria frequentemente tem que lidar com problemas de conformidade, v\u00e1rios tipos de fraude, avalia\u00e7\u00e3o e gerenciamento de risco e problemas de reten\u00e7\u00e3o de clientes. Por meio da minera\u00e7\u00e3o de dados, as seguradoras podem precificar melhor os produtos, criar melhores op\u00e7\u00f5es para clientes existentes e incentivar novos clientes a se inscreverem.<\/li>\n
      3. Ind\u00fastria da educa\u00e7\u00e3o:<\/strong> Entender o progresso dos alunos a partir de uma perspectiva de dados permite que os educadores forne\u00e7am a eles melhor aten\u00e7\u00e3o personalizada quando necess\u00e1rio. Estrat\u00e9gias de interven\u00e7\u00e3o podem ser desenvolvidas logo no in\u00edcio para grupos de alunos que podem precisar delas.<\/li>\n
      4. Ind\u00fastria de transforma\u00e7\u00e3o:<\/strong> Falhas na linha de produ\u00e7\u00e3o ou decl\u00ednios na qualidade podem causar grandes perdas em qualquer ind\u00fastria de manufatura. Por meio da minera\u00e7\u00e3o de dados, as empresas poder\u00e3o planejar melhor suas cadeias de suprimentos. Isso significa que poss\u00edveis falhas podem ser detectadas e tratadas precocemente, as verifica\u00e7\u00f5es de qualidade podem ser mais rigorosas e as interrup\u00e7\u00f5es na linha de produ\u00e7\u00e3o s\u00e3o mantidas no m\u00ednimo.<\/li>\n
      5. Setor banc\u00e1rio:<\/strong> O setor banc\u00e1rio depende muito de minera\u00e7\u00e3o de dados e algoritmos automatizados que ajudam a dar sentido aos bilh\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es que ocorrem no sistema financeiro. Dessa forma, as institui\u00e7\u00f5es financeiras poder\u00e3o obter uma compreens\u00e3o geral do risco de mercado, detectar fraudes mais rapidamente, gerenciar sua conformidade com os requisitos regulat\u00f3rios e garantir o melhor retorno sobre seu investimento em marketing.<\/li>\n
      6. Ind\u00fastria de varejo:<\/strong> Com transa\u00e7\u00f5es de varejo atingindo volumes astron\u00f4micos, a ind\u00fastria pode usar grandes quantidades de dados para entender melhor os consumidores. A minera\u00e7\u00e3o de dados pode ajud\u00e1-los a crescer para melhorar os relacionamentos com os clientes, otimizar campanhas de marketing e prever vendas.<\/li>\n<\/ol>\n

        Desafios na Minera\u00e7\u00e3o de Dados<\/h2>\n

        N\u00e3o h\u00e1 d\u00favidas de que a minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 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 s\u00f3 vai ficar mais complicado. Aqui est\u00e3o alguns dos desafios mais importantes associados \u00e0 minera\u00e7\u00e3o de dados:<\/p>\n

        Grandes Dados<\/strong><\/h3>\n

        Quando se trata de big data, existem quatro grandes desafios:<\/p>\n

          \n
        1. Capacidade:<\/strong> Grandes quantidades de dados envolvem desafios de armazenamento. Al\u00e9m disso, peneirar essas enormes quantidades de dados envolve o problema de encontrar os dados certos. Quando ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados lidam com essa capacidade, a velocidade de processamento diminui.<\/li>\n
        2. Diversidade:<\/strong> Em um dado momento, uma grande variedade de dados \u00e9 coletada e armazenada. Ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados devem ser capazes de lidar com m\u00faltiplos formatos de dados, o que pode ser um desafio.<\/li>\n
        3. Velocidade:<\/strong> Os dados agora est\u00e3o sendo coletados muito mais r\u00e1pido do que antes, o que pode ser problem\u00e1tico.<\/li>\n
        4. Precis\u00e3o:<\/strong> A precis\u00e3o dessas quantidades massivas de dados pode ser desafiadora, especialmente devido ao volume, variedade e velocidade dos dados. Nesse caso, o principal desafio \u00e9 encontrar um equil\u00edbrio entre quantidade e qualidade dos dados.<\/li>\n<\/ol>\n

          Sobreajuste do modelo<\/h3>\n

          \u00c0 medida que a capacidade e a diversidade aumentam, tamb\u00e9m aumenta o risco de overfitting. O resultado \u00e9 que o modelo come\u00e7a a mostrar erros naturais na amostra, em vez de mostrar tend\u00eancias subjacentes. Reduzir o n\u00famero de vari\u00e1veis resulta em modelos n\u00e3o correlacionados, enquanto adicionar muitas vari\u00e1veis restringe o modelo. O desafio \u00e9 como ajustar adequadamente as vari\u00e1veis usadas e seu equil\u00edbrio em termos de precis\u00e3o de previs\u00e3o.<\/p>\n

          Custo de Escala<\/h3>\n

          \u00c0 medida que a capacidade e a velocidade aumentam, as empresas precisam trabalhar para escalar modelos para aproveitar ao m\u00e1ximo a minera\u00e7\u00e3o de dados. Para fazer isso, as empresas precisam investir em uma gama de poder de computa\u00e7\u00e3o poderoso, servidores e software. A aloca\u00e7\u00e3o de or\u00e7amento pode nem sempre ser f\u00e1cil para as empresas.<\/p>\n

          Privacidade e Seguran\u00e7a<\/h3>\n

          As necessidades de armazenamento est\u00e3o aumentando, e as empresas se voltaram para a nuvem para atender \u00e0s suas necessidades. Mas com isso vem a necessidade de medidas de seguran\u00e7a de alto n\u00edvel para dados. H\u00e1 uma s\u00e9rie de regras e regulamentos internos que precisam ser implementados ao implementar medidas de privacidade e seguran\u00e7a de dados. Isso requer uma mudan\u00e7a na maneira como o trabalho \u00e9 feito e, para muitos, \u00e9 dif\u00edcil de dominar.<\/p>\n

          Conclus\u00e3o<\/h2>\n

          Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter um melhor entendimento do que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre isso, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

          Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong> dispon\u00edvel no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados<\/a><\/strong>, e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am linhagem de dados em formato CSV e executem exibi\u00e7\u00e3o visual. (Publicado por Ryan em 1 de junho de 2022)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>