Técnicas de Mineração de Dados: Tipos de Dados, Métodos, Aplicações

As empresas hoje em dia estão coletando dados a uma taxa muito impressionante. As fontes desse enorme fluxo de dados são variadas. Pode vir de transações com cartão de crédito, dados de clientes disponíveis publicamente, dados de bancos e instituições financeiras, bem como os dados que os usuários precisam fornecer apenas para usar e baixar um aplicativo em seus laptops, telefones celulares, tablets e desktops.

Não é fácil armazenar uma quantidade tão grande de dados. Assim, muitos servidores de banco de dados relacionais estão sendo construídos continuamente para essa finalidade. O protocolo transacional online ou sistemas OLTP também estão sendo desenvolvidos para armazenar tudo isso em diferentes servidores de banco de dados. Os sistemas OLTP desempenham um papel vital para ajudar as empresas a funcionarem sem problemas.

São esses sistemas que são responsáveis ​​por armazenar os dados que saem da menor das transações no banco de dados. Assim, os dados relacionados à venda, compra, gerenciamento de capital humano e outras transações são armazenados em servidores de banco de dados por sistemas OLTP.

Agora, os principais executivos precisam de acesso a fatos baseados em dados para basear suas decisões. É aqui que o processamento analítico online ou os sistemas OLAP entram em cena. Data warehouses e outros sistemas OLAP são construídos cada vez mais devido a essa necessidade dos altos executivos. Não precisamos apenas de dados, mas também da análise associada a eles para tomar decisões melhores e mais lucrativas. Os sistemas OLTP e OLAP funcionam em conjunto.

Os sistemas OLTP armazenam todas as grandes quantidades de dados que geramos diariamente. Esses dados são então enviados para sistemas OLAP para a construção de análises baseadas em dados. Se você ainda não sabe, deixe-nos dizer-lhe que os dados desempenham um papel muito importante no crescimento de uma empresa. Pode ajudar na tomada de decisões baseadas no conhecimento que podem levar uma empresa ao próximo nível de crescimento. O exame de dados nunca deve acontecer superficialmente.

Não serve ao propósito. Precisamos analisar dados para nos enriquecer com o conhecimento que nos ajudará a tomar as decisões certas para o sucesso de nossos negócios. Todos os dados com os quais fomos inundados nos dias de hoje não servem para nada se não estivermos aprendendo nada com eles. Os dados disponíveis para nós são tão grandes que é humanamente impossível processá-los e compreendê-los. Mineração de dados ou descoberta de conhecimento é o que precisamos para resolver esse problema. Conheça outras aplicações de mineração de dados no mundo real.

O que é Mineração de Dados?

A mineração de dados é o processo que ajuda a extrair informações de um determinado conjunto de dados para identificar tendências, padrões e dados úteis. O objetivo de usar a mineração de dados é tomar decisões baseadas em dados a partir de enormes conjuntos de dados.

A mineração de dados funciona em conjunto com a análise preditiva, um ramo da ciência estatística que usa algoritmos complexos projetados para trabalhar com um grupo especial de problemas. A análise preditiva primeiro identifica padrões em grandes quantidades de dados, que a mineração de dados generaliza para previsões e previsões. A mineração de dados serve a um propósito único, que é reconhecer padrões em conjuntos de dados para um conjunto de problemas que pertencem a um domínio específico.

Ele faz isso usando um algoritmo sofisticado para treinar um modelo para um problema específico. Quando você conhece o domínio do problema com o qual está lidando, pode até usar o aprendizado de máquina para modelar um sistema capaz de identificar padrões em um conjunto de dados. Ao colocar o aprendizado de máquina para funcionar, você estará automatizando o sistema de solução de problemas como um todo e não precisará criar uma programação especial para resolver todos os problemas que encontrar.

Também podemos definir mineração de dados como uma técnica de investigação de padrões de dados que pertencem a perspectivas particulares. Isso nos ajuda a categorizar esses dados em informações úteis. Essas informações úteis são então acumuladas e montadas para serem armazenadas em servidores de banco de dados, como data warehouses, ou usadas em algoritmos e análises de mineração de dados para ajudar na tomada de decisões. Além disso, pode ser usado para geração de receita e redução de custos, entre outros fins.

A mineração de dados é o processo de pesquisar grandes conjuntos de dados para procurar padrões e tendências que não podem ser encontrados usando técnicas de análise simples. Ele faz uso de algoritmos matemáticos complexos para estudar dados e, em seguida, avaliar a possibilidade de eventos acontecerem no futuro com base nas descobertas. Também é conhecido como descoberta de conhecimento de dados ou KDD.

A mineração de dados é usada pelas empresas para extrair informações específicas de grandes volumes de dados para encontrar soluções para seus problemas de negócios. Ele tem a capacidade de transformar dados brutos em informações que podem ajudar as empresas a crescer tomando melhores decisões. A mineração de dados tem vários tipos, incluindo mineração de dados pictóricos, mineração de texto, mineração de mídia social, mineração na web e mineração de áudio e vídeo, entre outros.

Leia: Mineração de dados versus aprendizado de máquina

Processo de mineração de dados

Antes que a mineração de dados real possa ocorrer, existem vários processos envolvidos na implementação da mineração de dados . Veja como:

Etapa 1: Pesquisa de Negócios – Antes de começar, você precisa ter uma compreensão completa dos objetivos da sua empresa, recursos disponíveis e cenários atuais alinhados com seus requisitos. Isso ajudaria a criar um plano detalhado de mineração de dados que atinja efetivamente os objetivos das organizações.

Etapa 2: Verificações de qualidade de dados – À medida que os dados são coletados de várias fontes, eles precisam ser verificados e combinados para garantir que não haja gargalos no processo de integração de dados. A garantia de qualidade ajuda a identificar quaisquer anomalias subjacentes nos dados, como interpolação de dados ausentes, mantendo os dados em sua melhor forma antes de serem minerados.

Etapa 3: Limpeza de dados – Acredita-se que 90% do tempo seja gasto na seleção, limpeza, formatação e anonimização dos dados antes da mineração.

Etapa 4: Transformação de dados – Compreendendo cinco sub-estágios, aqui, os processos envolvidos tornam os dados prontos em conjuntos de dados finais. Envolve:

• Suavização de dados: Aqui, o ruído é removido dos dados.
• Resumo de dados: A agregação de conjuntos de dados é aplicada neste processo.
• Generalização de dados: aqui, os dados são generalizados substituindo quaisquer dados de baixo nível por conceituações de nível superior.
• Normalização de dados: Aqui, os dados são definidos em intervalos definidos.
• Construção de Atributos de Dados: Os conjuntos de dados devem estar no conjunto de atributos antes da mineração de dados .

Etapa 5: Modelagem de Dados: Para melhor identificação dos padrões de dados, diversos modelos matemáticos são implementados no conjunto de dados, baseados em diversas condições. Aprenda ciência de dados para entender e utilizar o poder da mineração de dados.

Tipos de dados que podem ser minerados

1. Dados armazenados no banco de dados

Um banco de dados também é chamado de sistema de gerenciamento de banco de dados ou DBMS. Todo SGBD armazena dados que estão relacionados entre si de uma forma ou de outra. Ele também possui um conjunto de programas de software que são usados ​​para gerenciar dados e fornecer acesso fácil a eles. Esses programas de software servem a muitos propósitos, incluindo definir a estrutura do banco de dados, garantir que as informações armazenadas permaneçam seguras e consistentes e gerenciar diferentes tipos de acesso a dados, como compartilhado, distribuído e simultâneo.

Um banco de dados relacional possui tabelas que possuem nomes e atributos diferentes e podem armazenar linhas ou registros de grandes conjuntos de dados. Cada registro armazenado em uma tabela possui uma chave exclusiva. O modelo entidade-relacionamento é criado para fornecer uma representação de um banco de dados relacional que apresenta entidades e os relacionamentos que existem entre elas.

2. Armazém de dados

Um data warehouse é um único local de armazenamento de dados que coleta dados de várias fontes e os armazena na forma de um plano unificado. Quando os dados são armazenados em um data warehouse, eles passam por limpeza, integração, carregamento e atualização. Os dados armazenados em um data warehouse são organizados em várias partes. Se você quiser informações sobre dados que foram armazenados 6 ou 12 meses atrás, você as obterá na forma de um resumo.

3. Dados transacionais

O banco de dados transacional armazena registros que são capturados como transações. Essas transações incluem reserva de voo, compra do cliente, clique em um site e outras. Cada registro de transação tem um ID exclusivo. Ele também lista todos os itens que fizeram uma transação.

4. Outros tipos de dados

Também temos muitos outros tipos de dados que são conhecidos por sua estrutura, significados semânticos e versatilidade. Eles são usados ​​em muitas aplicações. Aqui estão alguns desses tipos de dados: fluxos de dados, dados de projeto de engenharia, dados de sequência, dados de gráficos, dados espaciais, dados multimídia e muito mais.

Técnicas de Mineração de Dados

1. Associação

É uma das técnicas de mineração de dados mais utilizadas dentre todas as outras. Nesta técnica, uma transação e o relacionamento entre seus itens são usados ​​para identificar um padrão. Esta é a razão pela qual essa técnica também é chamada de técnica de relação. Ele é usado para realizar a análise da cesta de mercado, que é feita para descobrir todos os produtos que os clientes compram juntos regularmente.

Essa técnica é muito útil para varejistas que podem usá-la para estudar os hábitos de compra de diferentes clientes. Os varejistas podem estudar dados de vendas do passado e procurar produtos que os clientes compram juntos. Em seguida, eles podem colocar esses produtos próximos uns dos outros em suas lojas de varejo para ajudar os clientes a economizar tempo e aumentar suas vendas.

2. Agrupamento

Essa técnica cria clusters de objetos significativos que compartilham as mesmas características. As pessoas muitas vezes confundem isso com classificação, mas se entenderem corretamente como essas duas técnicas funcionam, não terão nenhum problema. Ao contrário da classificação que coloca objetos em classes predefinidas, o agrupamento coloca objetos em classes que são definidas por ela.

Tomemos um exemplo. Uma biblioteca está cheia de livros sobre diferentes temas. Agora o desafio é organizar esses livros de forma que os leitores não tenham nenhum problema em descobrir livros sobre um determinado assunto. Podemos usar o agrupamento para manter livros com semelhanças em uma prateleira e, em seguida, dar a essas prateleiras um nome significativo. Os leitores que procuram livros sobre um determinado tópico podem ir direto para essa prateleira. Eles não serão obrigados a percorrer toda a biblioteca para encontrar seu livro.

3. Classificação

Esta técnica encontra suas origens no aprendizado de máquina. Ele classifica itens ou variáveis ​​em um conjunto de dados em grupos ou classes predefinidos. Utiliza programação linear, estatística, árvores de decisão e rede neural artificial em mineração de dados, entre outras técnicas. A classificação é usada para desenvolver um software que pode ser modelado de forma que se torne capaz de classificar itens em um conjunto de dados em diferentes classes.

Por exemplo, podemos usá-lo para classificar todos os candidatos que participaram de uma entrevista em dois grupos – o primeiro grupo é a lista dos candidatos que foram selecionados e o segundo é a lista que apresenta os candidatos que foram rejeitados. O software de mineração de dados pode ser usado para realizar esse trabalho de classificação.

4. Previsão

Esta técnica prevê a relação que existe entre variáveis ​​independentes e dependentes, bem como variáveis ​​independentes sozinhas. Ele pode ser usado para prever o lucro futuro, dependendo da venda. Suponhamos que o lucro e a venda sejam variáveis ​​dependentes e independentes, respectivamente. Agora, com base no que dizem os dados de vendas anteriores, podemos fazer uma previsão de lucro do futuro usando uma curva de regressão.

5. Padrões sequenciais

Essa técnica visa usar dados de transação e, em seguida, identificar tendências, padrões e eventos semelhantes neles durante um período de tempo. Os dados históricos de vendas podem ser usados ​​para descobrir itens que os compradores compraram juntos em diferentes épocas do ano. As empresas podem entender essas informações ao recomendar que os clientes comprem esses produtos em momentos em que os dados históricos não sugerem que eles comprariam. As empresas podem usar ofertas e descontos lucrativos para cumprir essa recomendação.

Aplicações de mineração de dados

Abaixo estão alguns aplicativos de mineração de dados mais úteis para saber mais sobre eles.

1. Saúde

A mineração de dados tem o potencial de transformar completamente o sistema de saúde. Ele pode ser usado para identificar as melhores práticas com base em dados e análises, o que pode ajudar as unidades de saúde a reduzir custos e melhorar os resultados dos pacientes. A mineração de dados, juntamente com aprendizado de máquina, estatísticas, visualização de dados e outras técnicas podem ser usadas para fazer a diferença. Pode ser útil ao prever pacientes de diferentes categorias. Isso ajudará os pacientes a receber cuidados intensivos quando e onde quiserem. A mineração de dados também pode ajudar as seguradoras de saúde a identificar atividades fraudulentas.

2. Educação

O uso de mineração de dados na educação ainda está em sua fase inicial. Tem como objetivo desenvolver técnicas que possam utilizar dados provenientes de ambientes educacionais para exploração do conhecimento. Os propósitos que essas técnicas devem servir incluem estudar como o apoio educacional impacta os alunos, apoiando as necessidades futuras dos alunos e promovendo a ciência da aprendizagem, entre outros. As instituições de ensino podem usar essas técnicas não apenas para prever como os alunos vão se sair nos exames, mas também para tomar decisões precisas. Com esse conhecimento, essas instituições podem focar mais em sua pedagogia de ensino.

3. Análise da cesta de mercado

Esta é uma técnica de modelagem que usa hipóteses como base. A hipótese diz que, se você comprar determinados produtos, é muito provável que também compre produtos que não pertencem a esse grupo do qual você costuma comprar. Os varejistas podem usar essa técnica para entender os hábitos de compra de seus clientes. Os varejistas podem usar essas informações para fazer alterações no layout de sua loja e tornar as compras muito mais fáceis e menos demoradas para os clientes.

4. Gestão de relacionamento com o cliente (CRM)

CRM envolve adquirir e manter clientes, melhorar a fidelidade e empregar estratégias centradas no cliente. Toda empresa precisa de dados de clientes para analisá-los e usar as descobertas de forma que possam construir um relacionamento duradouro com seus clientes. A mineração de dados pode ajudá-los a fazer isso.

5. Engenharia de fabricação

Uma empresa de manufatura depende muito dos dados ou informações disponíveis para ela. A mineração de dados pode ajudar essas empresas a identificar padrões em processos que são muito complexos para uma mente humana entender. Eles podem identificar os relacionamentos que existem entre os diferentes elementos de design no nível do sistema, incluindo necessidades de dados do cliente, arquitetura e portfólio de produtos.

A mineração de dados também pode ser útil para prever o tempo total necessário para o desenvolvimento do produto, o custo envolvido no processo e as expectativas que as empresas podem ter do produto final.

6. Finanças e bancos

O sistema bancário vem testemunhando a geração de grandes quantidades de dados desde o momento em que passou pela digitalização. Os banqueiros podem usar técnicas de mineração de dados para resolver os problemas financeiros e de panificação que as empresas enfrentam, descobrindo correlações e tendências nos custos de mercado e informações comerciais. Este trabalho é muito difícil sem mineração de dados, pois o volume de dados com os quais eles estão lidando é muito grande. Os gerentes dos setores bancário e financeiro podem usar essas informações para adquirir, reter e manter um cliente.

Saiba mais: Mineração de regras de associação

7. Detecção de fraude

Atividades fraudulentas custam bilhões de dólares às empresas todos os anos. Os métodos normalmente usados ​​para detectar fraudes são muito complexos e demorados. A mineração de dados fornece uma alternativa simples. Todo sistema ideal de detecção de fraudes precisa proteger os dados do usuário em todas as circunstâncias. Um método é supervisionado para coletar dados e, em seguida, esses dados são categorizados em dados fraudulentos ou não fraudulentos. Esses dados são usados ​​no treinamento de um modelo que identifica todos os documentos como fraudulentos ou não fraudulentos.

8. Padrões de Monitoramento

Conhecida como uma das técnicas fundamentais de mineração de dados , geralmente compreende o rastreamento de padrões de dados para obter conclusões de negócios. Para uma organização, isso pode significar qualquer coisa, desde identificar o aumento das vendas ou explorar novos dados demográficos.

9. Classificação

Para derivar metadados relevantes, a técnica de classificação em mineração de dados ajuda a diferenciar os dados em classes separadas:

• Com base no tipo de fontes de dados, extraídas

Dependendo do tipo de dados tratados, como dados baseados em texto, dados multimídia, dados espaciais, dados de séries temporais, etc.

• Com base na estrutura de dados envolvida

Qualquer conjunto de dados baseado no banco de dados orientado a objetos, banco de dados relacional, etc.

• Baseado em funcionalidades de mineração de dados

Aqui os conjuntos de dados são diferenciados com base na abordagem adotada como Machine Learning, Algoritmos, Estatísticas, Banco de Dados ou data warehouse, etc.

• Com base na interação do usuário na mineração de dados

Os conjuntos de dados são usados ​​para diferenciar com base em sistemas acionados por consultas, sistemas autônomos.

10. Associação

Também conhecida como técnica de relação, os dados são identificados com base na relação entre os valores na mesma transação. É especialmente útil para organizações que tentam identificar tendências em compras ou preferências de produtos. Uma vez que está relacionado ao comportamento de compra dos clientes, uma organização pode quebrar os padrões de dados com base nos históricos de compras dos compradores.

11. Detecção de Anomalias

Se for identificado um item de dados que não corresponde a um comportamento precedente, trata-se de um outlier ou uma exceção. Esse método se aprofunda no processo de criação de tais exceções e o apóia com informações críticas.

Geralmente, as anomalias podem ser distantes em sua origem, mas também vem com a possibilidade de descobrir uma área de foco. Portanto, as empresas costumam usar esse método para rastrear invasões no sistema, detecção de erros e verificar a integridade geral do sistema. Especialistas preferem a emissão de anomalias dos conjuntos de dados para aumentar as chances de correção.

12. Agrupamento

Assim como parece, essa técnica envolve agrupar objetos de dados idênticos nos mesmos clusters. Com base nas diferenças, os grupos geralmente consistem em usar métricas para facilitar a associação máxima de dados. Esses processos podem ser úteis para criar perfis de clientes com base em sua renda, frequência de compras etc.

Confira: Diferença entre Data Science e Data Mining

13. Regressão

Um processo de mineração de dados que ajuda a prever o comportamento e o rendimento do cliente, é usado pelas empresas para entender a correlação e a independência das variáveis ​​em um ambiente. Para o desenvolvimento de produtos, essa análise pode ajudar a entender a influência de fatores como demandas de mercado, concorrência, etc.

14. Previsão

Como está implícito em seu nome, essa técnica atraente de mineração de dados ajuda as empresas a combinar padrões com base em registros de dados atuais e históricos para análise preditiva do futuro. Enquanto algumas das abordagens envolvem aspectos de Inteligência Artificial e Machine Learning, algumas podem ser conduzidas por meio de algoritmos simples.

As organizações geralmente podem prever lucros, derivar valores de regressão e muito mais com essas técnicas de mineração de dados .

15. Padrões Sequenciais

Ele é usado para identificar padrões marcantes, tendências nos dados de transações disponíveis em um determinado momento. Para descobrir itens que os clientes preferem comprar em diferentes épocas do ano, as empresas oferecem promoções nesses produtos.

Leia : Ideias de Projetos de Mineração de Dados

16. Árvores de decisão

Uma das técnicas de mineração de dados mais utilizadas ; aqui, uma condição simples é o cerne do método. Como esses termos têm múltiplas respostas, cada uma das soluções se ramifica em mais estados até que a conclusão seja alcançada. Saiba mais sobre árvores de decisão.

17. Visualização

Nenhum dado é útil sem visualizar da maneira certa, pois está sempre mudando. As diferentes cores e objetos podem revelar tendências, padrões e insights valiosos sobre os vastos conjuntos de dados. Portanto, as empresas geralmente recorrem a painéis de visualização de dados que automatizam o processo de geração de modelos numéricos.

18. Redes Neurais

Ele representa a conexão de um modelo de aprendizado de máquina específico a uma técnica de aprendizado baseada em IA. Uma vez que é inspirado no sistema neural multicamada encontrado na anatomia humana, ele representa o funcionamento de modelos de aprendizado de máquina com precisão. Pode ser cada vez mais complexo e, portanto, precisa ser tratado com extremo cuidado.

19. Armazenamento de Dados

Embora signifique armazenamento de dados, simboliza o armazenamento de dados na forma de armazéns em nuvem. As empresas costumam usar um método de mineração de dados tão preciso para ter uma análise de dados em tempo real mais aprofundada. Leia mais sobre armazenamento de dados.

Ferramentas de mineração de dados

Toda essa inferência de IA e aprendizado de máquina deve ter feito você pensar que, para a implementação de mineração de dados , você não precisaria de nada menos. Isso pode não ser totalmente verdade, pois, com a ajuda dos bancos de dados mais simples, você pode fazer o trabalho com a mesma precisão.

Além disso, leia sobre os aplicativos de mineração de dados mais úteis.

Conclusão

A mineração de dados reúne diferentes métodos de diversas disciplinas, incluindo visualização de dados, aprendizado de máquina, gerenciamento de banco de dados, estatísticas e outros. Essas técnicas podem ser feitas para trabalhar em conjunto para resolver problemas complexos. Geralmente, softwares ou sistemas de mineração de dados usam um ou mais desses métodos para lidar com diferentes requisitos de dados, tipos de dados, áreas de aplicação e tarefas de mineração.

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