Exemplos mais comuns de mineração de dados

Fale sobre extrair conhecimento de grandes conjuntos de dados, fale sobre mineração de dados!

Mineração de dados, descoberta de conhecimento ou análise preditiva – todos esses termos significam o mesmo. Divididos em palavras mais simples, esses termos referem-se a um conjunto de técnicas para descobrir padrões em um grande conjunto de dados. Esses padrões ajudam na criação de um modelo preditivo para ficar por dentro dos comportamentos futuros em ciência de dados.
Hoje, a maioria das organizações – independentemente de seu domínio – está procurando capitalizar seu Big Data e, portanto, usando métodos analíticos sofisticados. À medida que o consumo de Big Data cresceu, também aumentou a necessidade de mineração de dados. Hoje, podemos ver exemplos de mineração de dados em todos os lugares ao nosso redor.

Vejamos alguns exemplos de Data Mining que você encontra com frequência no seu dia-a-dia:

1. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Tanto a Inteligência Artificial quanto o Machine Learning estão ganhando muita relevância no mundo de hoje, e o crédito vai para a Mineração de Dados. De que outra forma você torna um sistema “artificialmente inteligente” sem alimentá-lo com dados e padrões relevantes? E como extrair padrões relevantes se não for por Data Mining?
Um dos exemplos mais comuns de IA e Machine Learning que você provavelmente encontra todos os dias são os amados sistemas de recomendação. Já aconteceu que, depois de comprar um produto da Amazon, você vê uma lista de produtos recomendados e acaba comprando um desses em um piscar de olhos? Como a Amazon conseguiu isso? Estudando e analisando minuciosamente seus dados e comportamentos passados. Usando suas tendências comportamentais, a Amazon pode categorizar produtos dependendo da probabilidade de você comprar o produto. Enquanto a Amazon e outros sites de comércio eletrônico usam IA para mostrar recomendações de produtos, plataformas de streaming de vídeo e música como Spotify e Netflix usam o mesmo para organizar melhor suas listas de reprodução.

Os exemplos mencionados acima usam Inteligência Artificial em cima dos dados extraídos. No entanto, o uso reverso também é possível, ou seja, você pode desenvolver teorias e depois usar a mineração de dados para fortalecer sua teoria. Por exemplo, se um carro autônomo vê um Maruti vermelho acelerando duas vezes o limite de velocidade, ele pode desenvolver uma teoria de que todos os Maruti vermelhos estão acima da velocidade. Essa IA pode então usar métodos de mineração de dados para fortalecer ou enfraquecer a teoria.
Quem é um Cientista de Dados, um Analista de Dados e um Engenheiro de Dados?

2. Provedores de serviço

Os provedores de serviços têm usado a Mineração de Dados para reter clientes há muito tempo. O uso das técnicas de Business Intelligence e Data Mining permite que esses prestadores de serviços prevejam o “churn” – termo usado para quando um cliente os troca por outro prestador de serviços.
Hoje, todo provedor de serviços tem terabytes de dados sobre seus clientes. Esses dados incluem informações como suas informações de cobrança, interações de atendimento ao cliente, visitas ao site e afins. Usando mineração e análise desses dados, os provedores de serviços atribuem uma pontuação de probabilidade a cada cliente. Essa pontuação de probabilidade é um reflexo da probabilidade de você trocar de fornecedor. Então, essas empresas visam as pessoas com maior risco, fornecendo incentivos e atenção personalizada, para reter os clientes.
Conceitos-chave de armazenamento de dados: uma visão geral

3. Supermercados e lojas de varejo

A mineração de dados permite que os donos de supermercados conheçam suas escolhas e preferências ainda melhor do que você. Se você não acredita em nós, ficará surpreso com o que a Target fez alguns anos atrás.
Seguindo o histórico de compras e os comportamentos de uma de suas clientes, a Target concluiu corretamente que ela está grávida. Ah, e vamos te dizer – isso foi antes mesmo da própria mulher saber. Tal é o poder dos dados, padrões e análise.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

Em geral, essas lojas de varejo dividem os clientes no que chamam de grupos de “recência, frequência, monetário” (RFM) e grupos específicos com diferentes campanhas e estratégias. Assim, um cliente que gasta muito, mas com pouca frequência, será tratado de maneira diferente de um cliente que gasta pouco, mas com frequência. O último tipo pode receber ofertas de fidelidade, upsell ou cross-sell, enquanto o primeiro pode receber uma oferta de retorno, apenas por exemplo.
Visualização de dados: o quê, o porquê e o como!

4. Ciência, Engenharia e Educação:

As áreas de ciência e engenharia passaram por uma grande reformulação desde a aplicação das técnicas de mineração de dados. Vejamos alguns campos específicos que fazem uso de técnicas de Data Mining:

• • A mineração de sequências encontra amplo uso no estudo da genética humana. Ajuda a entender a relação entre as variações na sequência de DNA e a variabilidade na suscetibilidade a doenças. Simplificando, visa descobrir como as alterações no DNA correspondem ao risco de desenvolver doenças comuns, o que ajudará significativamente na melhoria dos métodos de diagnóstico, prevenção e tratamento dessas doenças.

• • A mineração de dados é usada no campo da pesquisa educacional para entender os fatores que levam os alunos a se envolverem em comportamentos que reduzem sua aprendizagem e eficiência.

• Na área de engenharia de energia elétrica, métodos de mineração de dados têm sido amplamente utilizados para realizar o monitoramento de condições em equipamentos elétricos de alta tensão. O objetivo disso é obter informações valiosas sobre vários parâmetros relacionados à segurança, como o status do isolamento, e outros, para evitar quaisquer contratempos.

5. Agências de Prevenção ao Crime:

O uso de Data Mining and Analytics não se restringe apenas a aplicativos corporativos ou educação e tecnologia, e o último exemplo desta lista prova o mesmo. Além das organizações corporativas, as agências de prevenção ao crime também usam a análise de dados para identificar tendências em uma infinidade de dados. Esses dados incluem informações, incluindo detalhes de todas as principais atividades criminosas que aconteceram.
A mineração desses dados e o estudo minucioso e a compreensão de padrões e tendências permitem que essas agências de prevenção ao crime prevejam os eventos futuros com muito mais precisão. Com a ajuda de mineração de dados e análises, essas agências podem descobrir tudo, desde onde implantar o máximo de mão de obra policial (onde é mais provável que o próximo crime aconteça e quando?), quem procurar em uma passagem de fronteira (com base no tipo ou idade do veículo, número ou idade dos ocupantes, ou histórico de travessia de fronteira), até mesmo a qual inteligência levar a sério em atividades de combate ao terrorismo.

Manipulação de dados: como identificar mentiras de dados?

O que discutimos acima são apenas alguns dos muitos exemplos de mineração de dados. Se este artigo o deixou fascinado e querendo mais, recomendamos que você se aprofunde em conceitos como mineração de dados, análise de dados, inteligência de negócios e inteligência artificial. Isso ampliará sua base de conhecimento e também o ajudará a fazer uma escolha de carreira mais informada – se você deseja pular de navios para a Data.
Business Intelligence é o presente e o futuro e o Data Mining forma a base de tudo até certo ponto. Portanto, certifique-se de ser completo com o básico do mesmo, se estiver procurando por uma carreira gratificante e gratificante!

Se você está curioso para aprender sobre ciência de dados, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1 -on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.