Mineração de dados: definição, técnicas e ferramentas

A mineração de dados é definida como o processo de filtragem, classificação e classificação de dados de conjuntos de dados maiores para revelar padrões e relacionamentos sutis, o que ajuda as empresas a identificar e resolver problemas de negócios complexos por meio da análise de dados. Este artigo explica a mineração de dados em detalhes, suas técnicas e as 10 principais ferramentas de mineração de dados populares em 2022.

A mineração de dados refere-se à filtragem, classificação e classificação de dados de conjuntos de dados maiores para revelar padrões e relacionamentos sutis, o que ajuda as empresas a identificar e resolver problemas de negócios complexos por meio da análise de dados. Ferramentas e técnicas de software de mineração de dados permitem que as organizações prevejam tendências futuras do mercado e tomem decisões críticas para os negócios em momentos cruciais.

A mineração de dados é um componente essencial da ciência de dados que emprega análises avançadas de dados para obter informações criteriosas de grandes volumes de dados. Se aprofundarmos, a mineração de dados é um ingrediente crucial do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), onde a coleta, o processamento e a análise de dados ocorrem em um nível fundamental.

As empresas dependem fortemente da mineração de dados para realizar iniciativas analíticas na configuração organizacional. Os dados analisados ​​provenientes da mineração de dados são usados ​​para diversas aplicações analíticas e de business intelligence (BI), que consideram a análise de dados em tempo real junto com algumas informações históricas.

Com práticas de mineração de dados de alto nível, as empresas podem traçar diversas estratégias de negócios e gerenciar melhor suas operações. Isso pode envolver o refinamento das funções centradas no cliente, incluindo publicidade, marketing, vendas, suporte ao cliente, finanças, RH, etc.

A mineração de dados também desempenha um papel vital no tratamento de casos de uso críticos para os negócios, como planejamento de segurança cibernética, detecção de fraudes, gerenciamento de riscos e vários outros. A mineração de dados encontra aplicações em setores verticais da indústria, como saúde, pesquisa científica, esportes, projetos governamentais, etc.

A mineração de dados é predominantemente realizada por um grupo de cientistas de dados, profissionais qualificados de BI, grupos de análise, analistas de negócios, executivos com experiência em tecnologia e pessoal com sólida formação e inclinação para análise de dados.

Fundamentalmente, o aprendizado de máquina (ML), a inteligência artificial (IA), a análise estatística e o gerenciamento de dados são elementos cruciais da mineração de dados necessários para examinar, classificar e preparar os dados para análise. Os principais algoritmos de ML e ferramentas de IA permitiram a mineração fácil de enormes conjuntos de dados, incluindo dados de clientes, registros transacionais e até mesmo arquivos de log coletados de sensores, atuadores, dispositivos IoT, aplicativos móveis e servidores.

Principais etapas envolvidas no processo de mineração de dados:

Processo de mineração de dados

A mineração de dados é benéfica para a maioria das empresas principalmente porque pode percorrer grandes volumes de dados e identificar padrões, relacionamentos e tendências ocultos. Os resultados são úteis para análises preditivas que auxiliam no planejamento estratégico e ao mesmo tempo mantêm um estoque do cenário atual do negócio.

Benefícios da mineração de dados para empresas:

A mineração de dados desempenha um papel fundamental na elaboração de planos estratégicos que ajudam as empresas a obter maiores lucros e receitas comerciais e a diferenciá-las de seus concorrentes.

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Cada aplicação de ciência de dados exige uma técnica de mineração de dados diferente. Uma das técnicas populares e conhecidas de mineração de dados usadas inclui reconhecimento de padrões e detecção de anomalias. Ambos os métodos empregam uma combinação de técnicas para extrair dados.

Vejamos algumas das técnicas fundamentais de mineração de dados comumente usadas em setores verticais do setor.

A regra de associação refere-se às declarações se-então que estabelecem correlações e relacionamentos entre dois ou mais itens de dados. As correlações são avaliadas usando métricas de suporte e confiança, em que o suporte determina a frequência de ocorrência de itens de dados no conjunto de dados. Em contraste, a confiança está relacionada com a precisão das declarações se-então.