Processo KDD em mineração de dados: o que você precisa saber?

Como profissional, você está familiarizado com termos como dados, banco de dados, informações, processamento, etc. Você também deve ter se deparado com termos como mineração de dados e data warehouse. Falaremos sobre esses dois termos em detalhes mais adiante, mas há uma metodologia muito mais elaborada que engloba os dois termos mencionados acima: KDD.

O que é KDD?

O KDD é conhecido como Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados e é definido como um método de encontrar, transformar e refinar dados e padrões significativos de um banco de dados bruto para serem utilizados em diferentes domínios ou aplicativos.

A declaração acima é uma visão geral ou essência do KDD, mas é um processo longo e complexo que envolve muitas etapas e iterações. Agora, antes de nos aprofundarmos no âmago da questão do KDD, vamos tentar definir o tom através de um exemplo.

Suponha que haja um pequeno rio fluindo nas proximidades e você seja um entusiasta de artesanato, um colecionador de pedras ou um explorador aleatório. Agora, você tem conhecimento prévio de que o leito de um rio está cheio de pedras, conchas e outros objetos aleatórios. Esta premissa é da maior importância, sem a qual não se pode chegar à fonte.

Em seguida, dependendo de quem você é, as necessidades e exigências podem variar. Esta é a segunda coisa mais importante para entender. Então, vá em frente e colete pedras, conchas, moedas ou quaisquer artefatos que possam estar no leito do rio. Mas isso também traz sujeira e outros objetos indesejados, dos quais você precisará se livrar para ter os objetos prontos para uso posterior.

Nesta fase, você pode precisar voltar e coletar mais itens conforme suas necessidades, e esse processo se repetirá algumas vezes ou será completamente ignorado de acordo com as condições.

Os objetos coletados precisam ser segregados em diferentes tipos para melhor se adequarem à sua aplicação e ainda precisam ser cortados, polidos ou pintados. Este estágio é chamado de estágio de transformação.

Durante este processo, você obtém uma compreensão de, por exemplo, onde é mais provável encontrar pedras maiores de determinada coloração - seja perto da margem ou mais fundo no rio, se os artefatos são prováveis ​​de serem encontrados a montante ou a jusante e assim por diante . A mineração de dados é uma parte importante quando você aprende ciência de dados.

Isso ajuda na decodificação de padrões que podem ajudar na conclusão mais eficiente e rápida das tarefas. O que você acaba encontrando é a descoberta de um conhecimento refinado, confiável e altamente específico para sua aplicação.

Agora, vamos mergulhar no KDD em mineração de dados em detalhes.

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O que é KDD em Mineração de Dados?

KDD em mineração de dados é uma abordagem programada e analítica para modelar dados de um banco de dados para extrair 'conhecimento' útil e aplicável. A mineração de dados forma a espinha dorsal do KDD e, portanto, é fundamental para todo o método.

Ele utiliza vários algoritmos que são de autoaprendizagem por natureza para deduzir padrões úteis dos dados processados. O processo é um feedback constante de loop fechado onde ocorrem muitas iterações entre as várias etapas conforme a demanda dos algoritmos e interpretações de padrões.

Etapas envolvidas em um processo típico de KDD

1. Definição de metas e compreensão da aplicação

Este é o primeiro passo do processo e requer compreensão e conhecimento prévio do campo a ser aplicado. É aqui que decidimos como os dados transformados e os padrões obtidos pela mineração de dados serão usados ​​para extrair o conhecimento. Essa premissa é extremamente importante que, se colocada de forma errada, pode levar a falsas interpretações e impactos negativos no usuário final.

2. Seleção e Integração de Dados

Depois de definir as metas e objetivos, os dados coletados precisam ser selecionados e segregados em conjuntos significativos com base na disponibilidade, importância da acessibilidade e qualidade. Esses parâmetros são críticos para a mineração de dados porque são a base para ela e afetarão os tipos de modelos de dados formados.

3. Limpeza e pré-processamento de dados

Esta etapa envolve a busca de dados ausentes e a remoção de dados ruidosos, redundantes e de baixa qualidade do conjunto de dados para melhorar a confiabilidade dos dados e sua eficácia. Certos algoritmos são usados ​​para pesquisar e eliminar dados indesejados com base em atributos específicos do aplicativo.

4. Transformação de dados

Esta etapa prepara os dados a serem alimentados aos algoritmos de mineração de dados. Portanto, os dados precisam estar em formas consolidadas e agregadas. Os dados são consolidados com base em funções, atributos, características etc.

5. Mineração de Dados

Este é o processo raiz ou backbone de todo o KDD. É aqui que os algoritmos são usados ​​para extrair padrões significativos dos dados transformados, que ajudam nos modelos de previsão. É uma ferramenta analítica que ajuda a descobrir tendências de um conjunto de dados usando técnicas como inteligência artificial, métodos numéricos e estatísticos avançados e algoritmos especializados.

6. Avaliação/Interpretação de Padrões

Uma vez que a tendência e os padrões tenham sido obtidos de vários métodos e iterações de mineração de dados, esses padrões precisam ser representados em formas discretas, como gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas etc. para estudar o impacto dos dados coletados e transformados durante as etapas anteriores. Isso também ajuda a avaliar a eficácia de um modelo de dados específico em relação ao domínio.

7. Descoberta e uso do conhecimento

Esta é a etapa final no processo de KDD e requer que o 'conhecimento' extraído da etapa anterior seja aplicado à aplicação ou domínio específico em um formato visualizado, como tabelas, relatórios etc. referido aplicativo.

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Conclusão

No mundo de hoje, os dados estão sendo gerados a partir de inúmeras fontes de diferentes tipos e em diferentes formatos, por exemplo, transações econômicas, biométricas, científicas, fotos e vídeos etc. importância que pode extrair o suco e fornecer dados confiáveis, de alta qualidade e eficazes para uso em vários campos para tomada de decisão. É aqui que o KDD é tão útil.

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