7 funcionalidades de mineração de dados que todos os cientistas de dados devem conhecer

Introdução

A mineração de dados tem uma vasta aplicação em big data para prever e caracterizar dados. A função é encontrar tendências em ciência de dados. Geralmente, a mineração de dados é categorizada como:

1. Mineração de dados descritiva: fornece certo conhecimento sobre os dados, por exemplo, contagem, média. Ele fornece informações sobre o que está acontecendo dentro dos dados sem nenhuma ideia prévia. Ele exibe as características comuns nos dados. Em palavras simples, você conhece as propriedades gerais dos dados presentes no banco de dados.
2. Mineração de dados preditiva: Isso ajuda os desenvolvedores a entender as características que não estão explicitamente disponíveis. Por exemplo, a previsão de análise de negócios no próximo trimestre com o desempenho dos trimestres anteriores. Em geral, a análise preditiva prevê ou infere as características com os dados previamente disponíveis.

A funcionalidade de mineração de dados está listada abaixo

1. Descrição da Classe/Conceito: Caracterização e Discriminação
2. Classificação
3. Predição
4. Análise de Associação
5. Análise de cluster
6. Análise de valores atípicos
7. Análise de evolução e desvio

1. Descrição da Classe/Conceito: Caracterização e Discriminação

Os dados são associados a classes ou conceitos para que possam ser correlacionados com os resultados. Por exemplo, o novo modelo de iPhone é lançado em três variantes para atender aos clientes-alvo com base em seus requisitos, como Pro, Pro max e Plus.

Caracterização de dados

Quando você resume as características gerais dos dados, isso é chamado de caracterização de dados. Ele produz as regras características para a classe-alvo, como nossos compradores de iPhone. Podemos coletar os dados usando consultas SQL simples e executar funções OLAP para generalizar os dados.

A técnica de indução orientada a atributos também é usada para generalizar ou caracterizar os dados com interação mínima do usuário. Os dados generalizados são apresentados em várias formas, como tabelas, gráficos de pizza, gráficos de linhas, gráficos de barras e gráficos. A relação multidimensional entre os dados é apresentada em uma regra chamada regra de características da classe alvo.

Discriminação de dados

Ele compara os dados entre as duas classes. Geralmente, ele mapeia a classe de destino com um grupo ou classe predefinido. Ele compara e contrasta as características da classe com a classe predefinida usando um conjunto de regras chamadas regras discriminantes. Os métodos usados ​​na discriminação de dados são semelhantes à caracterização de dados.

2. Classificação

Ele usa modelos de dados para prever as tendências nos dados. Por exemplo, o gráfico de gastos que nosso internet banking ou aplicativo móvel mostra com base em nossos padrões de gastos. Isso às vezes é usado para definir nosso risco de obter um novo empréstimo.

Ele usa métodos como SE-ENTÃO, árvore de decisão, fórmulas matemáticas ou rede neural para prever ou analisar um modelo. Ele usa dados de treinamento para produzir novas instâncias para comparar com a existente.

Leia: Carreira em Ciência de Dados

3. Previsão

A previsão encontra os valores numéricos ausentes nos dados. Ele usa a análise de regressão para encontrar os dados indisponíveis. Se o rótulo da classe estiver ausente, a previsão será feita usando a classificação. A previsão é popular devido à sua importância na inteligência de negócios. Existem duas maneiras de prever dados:

1. Prevendo os dados indisponíveis ou ausentes usando a análise de previsão
2. Prevendo o rótulo da classe usando o modelo de classe construído anteriormente.

É uma técnica de previsão que nos permite encontrar valor no futuro. Precisamos ter um enorme conjunto de dados de valores passados ​​para prever tendências futuras.

4. Análise de Associação

Relaciona dois ou mais atributos dos dados. Ele descobre a relação entre os dados e as regras que os vinculam. Ele encontra sua aplicação amplamente em vendas no varejo. A sugestão que a Amazon mostra na parte inferior, “Clientes que compraram isso também compraram.” é um exemplo em tempo real de análise de associação.

Ele associa atributos que são frequentemente transacionados juntos. Eles descobrem o que são chamados de regras de associação e são amplamente utilizados na análise de cestas de mercado. Existem dois itens para associar os atributos. Um é a confiança que diz a probabilidade de ambos associados juntos, e outro é o suporte, que informa a ocorrência passada de associações.

Por exemplo, se os celulares forem comprados com fones de ouvido: o suporte é de 2% e a confiança é de 40%. Isso significa que 2% das vezes que os clientes compraram celulares com fones de ouvido. 40% de confiança é a probabilidade da mesma associação acontecer novamente.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

5. Análise de Agrupamento

A classificação não supervisionada é chamada de análise de cluster. É semelhante à classificação onde os dados são agrupados. Ao contrário da classificação, na análise de cluster, o rótulo da classe é desconhecido. Os dados são agrupados com base em algoritmos de agrupamento.

Os objetos que são agrupados de forma semelhante em um cluster. Haverá uma enorme diferença entre um cluster e outro. O agrupamento é feito para maximizar a similaridade intraclasse e minimizar a similaridade intraclasse. O clustering é aplicado em muitos campos, como aprendizado de máquina, processamento de imagens, reconhecimento de padrões e bioinformática.

6. Análise de valores atípicos

Quando aparecem dados que não podem ser agrupados em nenhuma classe, usamos a análise de outliers. Haverá ocorrências de dados que terão atributos diferentes de qualquer uma das outras classes ou modelos gerais. Esses dados pendentes são chamados de outliers. Geralmente são considerados ruídos ou exceções, e a análise desses outliers é chamada de mineração de outliers.

Esses outliers podem ser associações valiosas em muitas aplicações, embora geralmente sejam descartados como ruído. Eles também são chamados de exceções ou surpresas, e é significativo para identificá-los. Os outliers são identificados usando testes estatísticos que encontram a probabilidade. Outros nomes para outliers são:

1. Desviantes
2. Anormalidades
3. Discordante
4. Anomalias

7. Análise de Evolução e Desvio

Com a análise de evolução, obtemos um agrupamento de dados relacionado ao tempo. Podemos encontrar tendências e mudanças de comportamento ao longo de um período. Podemos encontrar recursos como dados de séries temporais, periodicidade e similaridade em tendências com análises tão distintas.

Leia também: Salário de cientista de dados na Índia

Conclusão

A mineração de dados e as funcionalidades holísticas encontram muitas aplicações, desde a ciência espacial até o marketing de varejo.

Se você está curioso para aprender ciência de dados para estar na frente dos avanços tecnológicos em ritmo acelerado, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do upGrad & IIIT-B.