O que é mineração de dados?
Mineração de dados é uma técnica assistida por computador usada em análises para processar e explorar grandes conjuntos de dados. Com ferramentas e métodos de mineração de dados, as organizações podem descobrir padrões e relacionamentos ocultos em seus dados. A mineração de dados transforma dados brutos em conhecimento prático. As empresas usam esse conhecimento para resolver problemas, analisar o impacto futuro das decisões de negócios e aumentar suas margens de lucro.
O que significa o termo mineração de dados?
"Mineração de dados" é um nome impróprio porque o objetivo da mineração de dados não é extrair ou minerar os dados em si. Em vez disso, uma grande quantidade de dados já está presente e a mineração de dados extrai significado ou conhecimento valioso deles. O processo típico de coleta, armazenamento, análise e mineração de dados é descrito abaixo.
- A coleta de dados está capturando dados de diferentes fontes, como feedback do cliente, pagamentos e pedidos de compra.
- Data warehousing é o processo de armazenar esses dados em um grande banco de dados ou data warehouse.
- A análise de dados está processando, armazenando e analisando os dados usando software e algoritmos complexos.
- A mineração de dados é um ramo da análise de dados ou uma estratégia de análise usada para encontrar padrões ocultos ou anteriormente desconhecidos nos dados.
Por que a mineração de dados é importante?
A mineração de dados é uma parte crucial de qualquer iniciativa de análise bem-sucedida. As empresas podem usar o processo de descoberta de conhecimento para aumentar a confiança do cliente, encontrar novas fontes de receita e fazer com que os clientes voltem. A mineração de dados eficaz auxilia em vários aspectos do planejamento de negócios e gerenciamento de operações. Abaixo estão alguns exemplos de como diferentes indústrias usam mineração de dados.
Telecomunicações, mídia e tecnologia
Verticais de alta concorrência, como telecomunicações, mídia e tecnologia, usam mineração de dados para melhorar o atendimento ao cliente, encontrando padrões no comportamento do cliente. Por exemplo, uma empresa pode analisar os padrões de uso da largura de banda e fornecer atualizações ou recomendações de serviço personalizadas.
Serviços bancários e seguros
Os serviços financeiros podem usar aplicações de mineração de dados para resolver problemas complexos de fraude, conformidade, gerenciamento de risco e atrito com o cliente. Por exemplo, as seguradoras podem descobrir o preço ideal do produto comparando a performance anterior do produto com o preço do concorrente.
Educação
Os provedores de educação podem usar algoritmos de mineração de dados para testar alunos, personalizar aulas e gamificar o aprendizado. As visualizações unificadas e orientadas por dados do progresso dos alunos podem ajudar os educadores a ver o que os alunos precisam e apoiá-los melhor.
Manufatura
Os serviços de manufatura podem usar técnicas de mineração de dados para fornecer análises preditivas e em tempo real para a eficácia geral do equipamento, níveis de serviço, qualidade do produto e eficiência da cadeia de suprimentos. Por exemplo, os fabricantes podem usar dados históricos para prever o desgaste do maquinário de produção e antecipar a manutenção. Como resultado, eles podem otimizar os cronogramas de produção e reduzir o tempo de inatividade.
Varejo
As empresas de varejo têm grandes bancos de dados de clientes com dados brutos sobre o comportamento de compra do cliente. A mineração de dados pode processar esses dados para obter insights relevantes para campanhas de marketing e previsões de vendas. Por meio de modelos de dados mais precisos, as empresas de varejo podem otimizar vendas e logística para aumentar a satisfação do cliente. Por exemplo, a mineração de dados pode revelar produtos sazonais populares que podem ser estocados com antecedência para evitar escassez de última hora.
Como funciona a mineração de dados?
O Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) é uma excelente diretriz para iniciar o processo de mineração de dados. O CRISP-DM é uma metodologia e um modelo de processo que é neutro em termos de indústria, ferramenta e aplicação.
- Como metodologia, descreve as fases típicas de um projeto de mineração de dados, descreve as tarefas envolvidas em cada etapa e explica as relações entre essas tarefas.
- Como modelo de processo, o CRISP-DM fornece uma visão geral do ciclo de vida da mineração de dados.
Quais são as seis fases do processo de mineração de dados?
Usando as fases flexíveis do CRISP-DM, as equipes de dados podem alternar entre os estágios conforme necessário. Além disso, as tecnologias de software podem realizar algumas dessas tarefas ou apoiá-las.
1. Compreensão do negócio
O cientista de dados ou minerador de dados começa identificando os objetivos e o escopo do projeto. Eles colaboram com as partes interessadas do negócio para identificar determinadas informações.
- Problemas que precisam ser resolvidos
- Restrições ou limitações do projeto
- O impacto nos negócios de soluções potenciais
Eles então usam essas informações para definir metas de mineração de dados e identificar os recursos necessários para a descoberta de conhecimento.
2. Compreensão de dados
Depois de entender o problema de negócios, os cientistas de dados começam a análise preliminar dos dados. Eles coletam conjuntos de dados de várias fontes, obtêm direitos de acesso e preparam um relatório de descrição de dados. O relatório inclui os tipos de dados, quantidade e requisitos de hardware e software para processamento de dados. Depois que a empresa aprovar seu plano, ela começa a explorar e verificar os dados. Eles manipulam os dados usando técnicas estatísticas básicas, avaliam a qualidade dos dados e escolhem um conjunto de dados final para o próximo estágio.
3. Preparação dos dados
Os mineradores de dados gastam mais tempo nessa fase porque o software de mineração de dados requer dados de alta qualidade. Os processos de negócios coletam e armazenam dados por outros motivos que não a mineração, e os mineradores de dados devem refiná-los antes de usá-los para modelagem. A preparação de dados envolve os processos a seguir.
Limpar os dados
Por exemplo, manipule dados ausentes, erros de dados, valores padrão e correções de dados.
Integre os dados
Por exemplo, combine dois conjuntos de dados diferentes para obter o conjunto de dados de destino final.
Formatar os dados
Por exemplo, converta tipos de dados ou configure dados para a tecnologia de mineração específica que está sendo usada.
4. Modelagem de dados
Os mineradores de dados inserem os dados preparados no software de mineração de dados e estudam os resultados. Para fazer isso, eles podem escolher entre várias técnicas e ferramentas de mineração de dados. Eles também devem escrever testes para avaliar a qualidade dos resultados da mineração de dados. Para modelar os dados, os cientistas de dados podem:
- Treinar os modelos de machine learning (ML) em conjuntos de dados menores com resultados conhecidos
- Usar o modelo para analisar ainda mais conjuntos de dados desconhecidos
- Ajustar e reconfigurar o software de mineração de dados até que os resultados sejam satisfatórios
5. Avaliação
Depois de criar os modelos, os mineradores de dados começam a medi-los em relação aos objetivos de negócios originais. Eles compartilham os resultados com analistas de negócios e coletam feedback. O modelo pode responder bem à pergunta original ou mostrar padrões novos e anteriormente desconhecidos. Os mineradores de dados podem alterar o modelo, ajustar a meta de negócios ou revisitar os dados, dependendo do feedback da empresa. Avaliação contínua, feedback e modificação fazem parte do processo de descoberta do conhecimento.
6. Implantação
Durante a implantação, outras partes interessadas usam o modelo de trabalho para gerar inteligência de negócios. O cientista de dados planeja o processo de implantação, que inclui ensinar outras pessoas sobre as funções do modelo, monitorar continuamente e manter a aplicação de mineração de dados. Os analistas de negócios usam a aplicação para criar relatórios para gerenciamento, compartilhar resultados com clientes e melhorar os processos de negócios.
Quais são as técnicas de mineração de dados?
As técnicas de mineração de dados se baseiam em vários campos de aprendizado que se sobrepõem, incluindo análise estatística, machine learning (ML) e matemática. Alguns exemplos são dados abaixo.
Mineração de regras de associação
A mineração de regras de associação é o processo de encontrar relacionamentos entre dois conjuntos de dados diferentes e aparentemente não relacionados. As instruções if-then demonstram a probabilidade de uma relação entre dois pontos de dados. Os cientistas de dados medem a precisão dos resultados usando critérios de suporte e confiança. O suporte mede a frequência com que os elementos relacionados aparecem no conjunto de dados, enquanto a confiança mostra o número de vezes que uma instrução if-then é precisa.
Por exemplo, quando os clientes compram um item, eles também costumam comprar um segundo item relacionado. Os varejistas podem usar a mineração de associação em dados de compras anteriores para identificar o interesse de um novo cliente. Eles usam resultados de mineração de dados para preencher as seções recomendadas de lojas online.
Classificação
A classificação é uma técnica complexa de mineração de dados que treina o algoritmo de ML para classificar dados em categorias distintas. Ela usa métodos estatísticos como árvores de decisão e vizinho mais próximo para identificar a categoria. Em todos esses métodos, o algoritmo é pré-programado com classificações de dados conhecidas para adivinhar o tipo de um novo elemento de dados.
Por exemplo, os analistas podem treinar o software de mineração de dados usando imagens rotuladas de maçãs e mangas. Com alguma precisão, o software pode prever se uma nova imagem é uma maçã, manga ou outra fruta.
Agrupamento em clusters
O agrupamento em clusters se trata de agrupar vários pontos de dados com base em suas semelhanças. É diferente da classificação porque não consegue distinguir os dados por categoria específica, mas pode encontrar padrões em suas semelhanças. O resultado da mineração de dados é um conjunto de clusters em que cada coleção é distinta de outros grupos, mas os objetos em cada cluster são semelhantes de alguma forma.
Por exemplo, a análise de cluster pode ajudar na pesquisa de mercado ao trabalhar com dados multivariados de pesquisas. Os pesquisadores de mercado usam a análise de cluster para dividir os consumidores em segmentos de mercado e entender melhor as relações entre os diferentes grupos.
Análise de sequência e caminho
O software de mineração de dados também pode procurar padrões nos quais um determinado conjunto de eventos ou valores leva a outros posteriores. Ele pode reconhecer alguma variação nos dados que ocorre em intervalos regulares ou no fluxo e refluxo de pontos de dados ao longo do tempo.
Por exemplo, uma empresa pode usar a análise de caminho para descobrir que as vendas de determinados produtos aumentam pouco antes dos feriados ou para perceber que o clima mais quente traz mais pessoas ao site.
Quais são os tipos de mineração de dados?
Dependendo dos dados e da finalidade, a mineração de dados pode ter vários ramos ou especializações. Vejamos alguns deles aqui.
Mineração de processos
A mineração de processos é um ramo da mineração de dados que visa descobrir, monitorar e melhorar os processos de negócios. Ela extrai conhecimento de logs de eventos que estão disponíveis em sistemas de informação. Ela ajuda as organizações a ver e entender o que está acontecendo nesses processos no dia a dia.
Por exemplo, as empresas de comércio eletrônico têm muitos processos, como compras, vendas, pagamentos, cobrança e envio. Ao minerar seus logs de dados de compras, eles podem ver que a confiabilidade de entrega do fornecedor é de 54% ou que 12% dos fornecedores estão entregando consistentemente cedo. Eles podem usar essas informações para otimizar seus relacionamentos com fornecedores.
Mineração de texto
Mineração de texto ou mineração de dados de texto está usando software de mineração de dados para ler e compreender texto. Os cientistas de dados usam mineração de texto para automatizar a descoberta de conhecimento em recursos escritos, como sites, livros, e-mails, resenhas e artigos.
Por exemplo, uma empresa de mídia digital pode usar a mineração de texto para ler automaticamente os comentários em seus vídeos online e classificar as avaliações do público como positivas ou negativas.
Mineração Preditiva
A mineração de dados preditiva usa inteligência de negócios para prever tendências. Ela ajuda os líderes empresariais a estudar o impacto de suas decisões no futuro da empresa e fazer escolhas eficazes.
Por exemplo, uma empresa pode analisar dados de devoluções de produtos anteriores para projetar um esquema de garantia que não leve a perdas. Usando a mineração preditiva, a empresa poderá prever o número potencial de devoluções no próximo ano e criar um plano de garantia de um ano que considera a perda ao determinar o preço do produto.
Como a AWS pode ajudar com a mineração de dados?
O Amazon SageMaker é uma plataforma de software líder em mineração de dados. Ele ajuda mineradores de dados e desenvolvedores a preparar, criar, treinar e implantar modelos de machine learning (ML) de alta qualidade. Ele Inclui várias ferramentas para o processo de mineração de dados.
- O Amazon SageMaker Data Wrangler reduz o tempo para agregação e preparação de dados para mineração de semanas para minutos.
- O Amazon SageMaker Studio fornece uma única interface visual baseada na Web em que os cientistas de dados podem executar as etapas de desenvolvimento de ML, que melhora a produtividade da equipe de ciência de dados. O SageMaker Studio oferece acesso, controle e insights completos em cada etapa à medida que os cientistas de dados criam, treinam e implantam modelos.
- As bibliotecas de treinamento distribuído usam algoritmos de particionamento para dividir automaticamente grandes modelos e conjuntos de dados de treinamento para modelagem.
- O Amazon SageMaker Debugger otimiza os modelos de ML capturando métricas de treinamento em tempo real, como o envio de alertas quando são detectadas anomalias. Isso ajuda a corrigir as previsões imprecisas do modelo imediatamente.
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