6 Métodos de Transformação de Dados em Mineração de Dados

Os dados são atualmente um dos ingredientes mais importantes para o sucesso de qualquer organização moderna. Com a ciência de dados sendo classificada entre os campos mais interessantes para se trabalhar, as empresas estão contratando cientistas de dados para entender seus dados de negócios. Esses profissionais de dados usam um processo chamado mineração de dados para descobrir informações ocultas dos bancos de dados da empresa.

Mas, como a maioria desses dados não é estruturada, pode ser difícil de entender. Ele precisa ser convertido em um formato que seja mais fácil de analisar. Para isso, os técnicos usam ferramentas de transformação de dados.

Neste artigo, aprenderemos sobre os diferentes métodos de transformação de dados na mineração de dados. Mas primeiro, vamos ver o que significa mineração de dados.

O que é Mineração de Dados?

A mineração de dados é o método de análise de dados para determinar padrões, correlações e anomalias em conjuntos de dados. Esses conjuntos de dados consistem em dados provenientes de bancos de dados de funcionários, informações financeiras, listas de fornecedores, bancos de dados de clientes, tráfego de rede e contas de clientes. Usando estatísticas, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA), grandes conjuntos de dados podem ser explorados manualmente ou automaticamente.

A mineração de dados ajuda as empresas a desenvolver melhores estratégias de negócios, aprimorar o relacionamento com os clientes, diminuir custos e aumentar as receitas.

No processo de mineração de dados, o objetivo de negócios que deve ser alcançado usando os dados é determinado primeiro. Os dados são então coletados de várias fontes e carregados em data warehouses, que são um repositório de dados analíticos. Além disso, os dados são limpos – os dados ausentes são adicionados e os dados duplicados são removidos. Ferramentas sofisticadas e modelos matemáticos são usados ​​para encontrar padrões nos dados.

Os resultados são comparados com os objetivos de negócios para ver se podem ser usados ​​para operações de negócios. Com base na comparação, os dados são implantados dentro da empresa. Em seguida, é apresentado usando gráficos ou tabelas fáceis de entender.

Aplicações de mineração de dados

A mineração de dados é usada em vários setores:

• Empresas de multimídia usam mineração de dados para entender o comportamento do consumidor e lançar campanhas apropriadas.
• As empresas financeiras o utilizam para entender os riscos de mercado, detectar fraudes financeiras e obter os melhores retornos de investimento.
• Em empresas de varejo, a mineração de dados é usada para entender as demandas dos clientes, seu comportamento, prever vendas e lançar campanhas publicitárias mais direcionadas por meio de modelos de dados.
• As indústrias de manufatura usam ferramentas de mineração de dados para gerenciar sua cadeia de suprimentos, melhorar a garantia de qualidade e usar dados de máquinas para prever defeitos de máquinas que auxiliam na manutenção.
• A mineração de dados é usada para atualizar sistemas de segurança, detectar intrusões e malware. O software de mineração de dados pode ser usado para analisar e-mails e filtrar spam de suas contas de e-mail.

Transformação de dados em mineração de dados: os processos

A transformação de dados na mineração de dados é feita para combinar dados não estruturados com dados estruturados para analisá-los posteriormente. Também é importante quando os dados são transferidos para um novo data warehouse na nuvem . Quando os dados são homogêneos e bem estruturados, é mais fácil analisar e buscar padrões.

Por exemplo, uma empresa adquiriu outra empresa e agora precisa consolidar todos os dados de negócios. A empresa menor pode estar usando um banco de dados diferente da empresa-mãe. Além disso, os dados nesses bancos de dados podem ter IDs, chaves e valores exclusivos. Tudo isso precisa ser formatado para que todos os registros sejam semelhantes e possam ser avaliados.

É por isso que os métodos de transformação de dados são aplicados. E, eles são descritos abaixo:

Suavização de dados

Este método é usado para remover o ruído de um conjunto de dados. O ruído é referido como os dados distorcidos e sem sentido dentro de um conjunto de dados. A suavização usa algoritmos para destacar os recursos especiais nos dados. Depois de remover o ruído, o processo pode detectar pequenas alterações nos dados para detectar padrões especiais.

Qualquer modificação ou tendência de dados pode ser identificada por este método.

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Agregação de dados

A agregação é o processo de coletar dados de uma variedade de fontes e armazená-los em um único formato. Aqui, os dados são coletados, armazenados, analisados ​​e apresentados em formato de relatório ou resumo. Ele ajuda na coleta de mais informações sobre um determinado cluster de dados. O método ajuda na coleta de grandes quantidades de dados.

Este é um passo crucial, pois a precisão e a quantidade de dados são importantes para uma análise adequada. As empresas coletam dados sobre os visitantes de seus sites. Isso dá a eles uma ideia sobre a demografia do cliente e as métricas de comportamento. Esses dados agregados os auxiliam na criação de mensagens, ofertas e descontos personalizados.

Discretização

Este é um processo de conversão de dados contínuos em um conjunto de intervalos de dados. Os valores de atributos contínuos são substituídos por rótulos de pequenos intervalos. Isso torna os dados mais fáceis de estudar e analisar. Se um atributo contínuo for tratado por uma tarefa de mineração de dados, seus valores discretos poderão ser substituídos por atributos de qualidade constante. Isso melhora a eficiência da tarefa.

Esse método também é chamado de mecanismo de redução de dados, pois transforma um grande conjunto de dados em um conjunto de dados categóricos. A discretização também usa algoritmos baseados em árvore de decisão para produzir resultados curtos, compactos e precisos ao usar valores discretos.

Generalização

Nesse processo, os atributos de dados de baixo nível são transformados em atributos de dados de alto nível usando hierarquias de conceito. Essa conversão de um nível inferior para um nível conceitual superior é útil para obter uma imagem mais clara dos dados. Por exemplo, os dados de idade podem estar na forma de (20, 30) em um conjunto de dados. Ele é transformado em um nível conceitual superior em um valor categórico (jovem, velho).

A generalização de dados pode ser dividida em duas abordagens – processo de cubo de dados (OLAP) e abordagem de indução orientada a atributos (AOI) .

Construção de atributo

No método de construção de atributos, novos atributos são criados a partir de um conjunto de atributos existente. Por exemplo, em um conjunto de dados de informações do funcionário, os atributos podem ser nome do funcionário, ID do funcionário e endereço. Esses atributos podem ser usados ​​para construir outro conjunto de dados que contenha informações sobre os funcionários que ingressaram apenas no ano de 2019.

Esse método de reconstrução torna a mineração mais eficiente e ajuda na criação de novos conjuntos de dados rapidamente.

Normalização

Também chamado de pré-processamento de dados, esta é uma das técnicas cruciais para a transformação de dados na mineração de dados. Aqui, os dados são transformados para que caiam em um determinado intervalo. Quando os atributos estão em diferentes intervalos ou escalas, a modelagem e a mineração de dados podem ser difíceis. A normalização ajuda na aplicação de algoritmos de mineração de dados e na extração de dados mais rapidamente.

Os métodos de normalização populares são:

• Normalização mín.-máx.
• Escala decimal
• Normalização do Z-score

Empacotando

As técnicas de transformação de dados em mineração de dados são importantes para desenvolver um conjunto de dados utilizável e realizar operações, como pesquisas, adição de timestamps e inclusão de informações de geolocalização. As empresas usam scripts de código escritos em Python ou SQL ou ferramentas ETL (extrair, transformar, carregar ) baseadas em nuvem para transformação de dados.

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