Hoje vamos falar sobre data mining e suas vantagens para as empresas. Nos últimos anos, a mineração de dados atraiu muita atenção na indústria da informação. A principal razão é que há uma grande quantidade de dados que podem ser usados e há uma necessidade urgente de converter esses dados em informações e conhecimentos úteis. Ele pode então ser usado em várias aplicações, como gerenciamento de negócios, controle de produção, análise de mercado, projeto de engenharia e exploração científica.
A mineração de dados é um tópico importante no campo da inteligência artificial e da pesquisa de banco de dados. Refere-se ao processo de revelar informações ocultas, previamente desconhecidas e potencialmente valiosas de uma grande quantidade de dados. É também um processo de suporte à decisão, que se baseia principalmente em inteligência artificial, análise automatizada de dados de negócios, raciocínio indutivo e descoberta de padrões potenciais a partir deles.
O que é mineração de dados?
Data Mining ou Data Mining, como é conhecido em nossa língua, é uma tecnologia composta por um método ou conjunto de métodos analíticos e ferramentas estatísticas que extraem, coletam e analisam grandes quantidades de informações (dados) de um banco de dados estruturado de uma empresa . Dessa forma, ele descobre automaticamente tendências, padrões e regras úteis de comportamento do cliente. Dados que suportam a implementação de planos de marketing. Em suma, ele extrai informações úteis dos dados coletados.
A mineração de dados é uma tecnologia que apóia fortemente o CRM, ou seja, métodos e estratégias para formar boas relações de longo prazo entre empresas e clientes com base no conhecimento profundo de cada cliente. Ao analisar dados como o comportamento de compra do cliente, ele é usado para classificar produtos, prever as taxas de compra de um determinado segmento e descobrir o máximo possível de dados relacionados a produtos e clientes. A mineração de dados tornou-se indispensável para o marketing.
O aumento da potência da máquina, a expansão da rede, o aumento dos dados abertos e a redução dos custos de coleta e retenção de informações fizeram com que empresas e indivíduos obtivessem uma grande quantidade de informações de vários tipos e qualidade que podem ser usadas para mineração de dados. Consequentemente, a mineração de dados também está atraindo muita atenção como um meio excelente de utilizar Big Data de maneira eficaz.
Quais ferramentas e técnicas são usadas para mineração de dados?
Ter muitas informações é uma grande vantagem para as empresas, desde que saibam aproveitá-las ao máximo. No entanto, não adianta ter um grande tesouro se você não pode alcançá-lo. O mesmo se aplica a todas as informações que chegam à empresa. Na verdade, é necessário ter as ferramentas e técnicas adequadas para aproveitar ao máximo as informações coletadas. Hoje em dia, muitos softwares têm sido desenvolvidos para esse fim.
Existem diferentes tipos de ferramentas de mineração de dados disponíveis no mercado. A maior parte desse software está disponível nas versões Windows e Unix e cada um tem seus próprios pontos fortes e fracos. Na verdade, muitos deles monitoram dados e destacam tendências na área de trabalho. Mesmo capturando informações que residem fora dos bancos de dados às vezes. Vamos dar uma olhada em algumas das ferramentas mais populares abaixo:
- Mineiro rápido
- Colocar
- laranja
- Knime
- Chocalho
- Tanagra
- XL Miner
Quanto às técnicas utilizadas, é algo semelhante às ferramentas. Há uma variedade deles e todos eles são bons. Portanto, pode ser um pouco arriscado dizer que uma é melhor do que outra, pois isso vai depender do objetivo que se busca, que pode variar de uma empresa para outra. Vejamos a seguir quais são as principais técnicas quando se fala em mineração de dados:
- Análise de classificação
- Aprendizagem das regras de associação
- Detecção de anomalia ou outlier
- Análise de agrupamento
- Análise de regressão
Quais são as vantagens da mineração de dados para as empresas?
Entre as vantagens mais importantes que a empresa obtém com a implementação da mineração de dados podemos citar:
- Descobrir as informações que você não esperava obter. Graças ao seu funcionamento, permite fazer muitas combinações diferentes dos diferentes dados obtidos, conseguindo novas descobertas com os seus resultados.
- É capaz de analisar de forma rápida e confiável vários bancos de dados com uma grande quantidade de dados.
Os resultados obtidos são de fácil compreensão e não requerem grande conhecimento técnico para sua interpretação. - Graças às informações recolhidas e analisadas, permite à empresa classificar os clientes existentes, bem como encontrar, atrair e reter novos.
- Ele permite que as empresas tentem satisfazer as necessidades dos usuários, oferecendo os produtos ou serviços que procuram. Isso porque ao conhecer as tendências e padrões de busca de seus clientes, a empresa fica em melhor posição para criar as ofertas necessárias para atender às necessidades de seus usuários.
- Os modelos obtidos podem ser verificados por meio de análises estatísticas. Graças a isso, é possível verificar que os resultados e previsões obtidas são confiáveis.
- Ajuda a reduzir custos e explorar novos negócios. Com o conhecimento a empresa evita a política de tentativa e erro, o que se traduz em uma importante redução de custos. Também permite que a empresa se aventure em novos campos de acordo com os padrões observados nos usuários.
Quais são os estágios da mineração de dados?
A mineração de dados se tornou uma disciplina independente nas últimas décadas. No entanto, para atingir seu melhor desempenho, é necessário um processo sistemático. Esse processo é essencial na mineração de dados para alcançar uma forma de trabalho eficiente e orientada para objetivos. Para realizar o processo de descoberta de conhecimento de forma confiável e reproduzível, o padrão CRISP-DM foi estabelecido como uma diretriz. O modelo CRISP compreende 6 fases necessárias na mineração de dados.
A compreensão do negócio, nesta primeira fase, os objetivos são definidos e as informações das tarefas são trocadas. Além disso, os procedimentos apropriados para a tarefa são determinados. A segunda fase é a compreensão dos dados, nesta fase é verificada a qualidade e confiabilidade dos dados. Que dados estão disponíveis? Quais características foram pesquisadas? Etc. Preparação de dados é o terceiro, aqui as variáveis são codificadas ou transformadas conforme necessário. E procedimentos apropriados podem ser usados para dados ausentes. A experiência mostra que essa fase leva a maior parte do tempo.
A modelagem é a próxima fase e é onde são realizados os procedimentos necessários para responder às questões. Geralmente, diferentes parâmetros devem ser variados e diferentes modelos criados. Avaliação, ou avaliação, é a fase de comparação dos modelos criados a partir da análise preditiva CRISP-DM. Para isso, vários parâmetros de qualidade do modelo são utilizados. E, por fim, a Provisão de resultados ou desdobramento, etapa em que os resultados obtidos são finalmente resumidos, processados e apresentados de forma compreensível.
