Técnicas de mineração de dados: o que é e importância
Publicados: 2022-08-18Uma empresa reúne informações sobre vendas, clientes, produção, pessoal, iniciativas de marketing e muito mais como parte das operações diárias. É por isso que as empresas podem usar técnicas de mineração de dados para aumentar o valor desse importante ativo corporativo.
O conhecimento de mineração de dados pode ser transformado em informações acionáveis que uma empresa pode utilizar para aprimorar o marketing, prever tendências do consumidor, identificar fraudes, filtrar e-mails, gerenciar riscos, aumentar as vendas e melhorar o relacionamento com os clientes.
Neste blog, descobriremos quais são as técnicas de mineração de dados e por que a mineração de dados é essencial na pesquisa.
Definindo técnicas de mineração de dados
As organizações usam a mineração de dados para encontrar padrões nos dados que possam fornecer insights sobre seus requisitos operacionais. É necessário tanto para inteligência de negócios quanto para ciência de dados. As organizações podem utilizar várias técnicas de mineração de dados para transformar dados não estruturados em insights que podem ser usados.
Encontrar correlações ocultas, não planejadas e anteriormente não identificadas, mas legítimas, nos dados é o objetivo principal da mineração de dados. É descrito como um método para separar dados valiosos de uma enorme coleção de dados brutos.
Isso envolve a utilização de um ou mais softwares para analisar padrões de dados em conjuntos de dados significativos. Pesquisa e ciência são apenas dois exemplos dos muitos domínios em que a mineração de dados pode ser usada.
Os dados podem ser extraídos usando várias técnicas para vários aplicativos de ciência de dados. A detecção de anomalias, que tenta encontrar valores discrepantes em conjuntos de dados, e o reconhecimento de padrões são casos de uso comuns de mineração de dados possibilitados por várias técnicas.
Especialistas em mineração de dados dedicaram seus esforços para melhorar nosso conhecimento de como analisar e tirar conclusões de enormes quantidades de informações. Eles contam com métodos e tecnologias da convergência de administração de banco de dados, estatísticas e aprendizado de máquina.
A importância das técnicas de mineração de dados na pesquisa
Vários métodos são usados para criar modelos que se adequam aos resultados esperados dependendo dos objetivos de mineração de dados da empresa. Os modelos podem ser usados para explicar dados atuais, prever tendências futuras ou ajudar a identificar anormalidades nos dados.
Aqui, discutiremos várias técnicas de mineração de dados para estimar os resultados desejados.
Classificação
A classificação é uma das técnicas de mineração de dados mais complicadas que exige que você coloque diferentes atributos em categorias claras. Esse método é usado para obter informações sobre dados e metadados que são importantes e úteis e ajudam a definir dados em outros grupos. Você pode então usá-lo para tirar mais conclusões ou fazer outra coisa.
Por exemplo, veja as informações sobre as finanças e as compras de um cliente. Você pode classificá-los como riscos de crédito “baixo”, “médio” ou “alto”. Você pode usar essas categorias para saber mais sobre esses clientes.
Agrupamento
O agrupamento é muito parecido com a classificação, mas envolve a combinação de blocos de dados com base em suas semelhanças. É uma maneira de encontrar grupos de dados semelhantes. Esse processo ajuda você a ver como os dados são diferentes e iguais.
Por exemplo, você pode dividir seu público em diferentes grupos com base em quanto dinheiro eles gastam ou com que frequência compram em sua loja.
Padrões de rastreamento
O rastreamento de padrões é uma das maneiras mais básicas de minerar dados. Significa encontrar e ficar de olho nas tendências ou padrões nos dados para tirar conclusões inteligentes sobre os resultados dos negócios. Quando uma empresa vê uma tendência em seus dados de vendas, ela tem um motivo para agir para aproveitar ao máximo essas informações.
Suponha que se descubra que um produto específico vende melhor para um determinado grupo de pessoas do que para outros. Nesse caso, uma organização pode usar essas informações para fazer produtos ou serviços semelhantes ou garantir que tenha mais do produto original para esse grupo.
Associação
A associação é semelhante a padrões de rastreamento, mas mais específica para variáveis que dependem umas das outras. Essa técnica de mineração de dados ajuda a encontrar o link entre duas ou mais coisas. Ele encontra uma maneira que estava oculta no conjunto de dados.
Nesse caso, você procurará eventos ou características fortemente vinculadas a outro evento ou atributo. Por exemplo, você pode notar que quando seus consumidores compram um determinado item, eles geralmente compram um segundo item relacionado. Isso é o que a maioria das lojas online usa para preencher a seção “pessoas também compraram”.
Detecção externa
Em muitos casos, não é possível obter uma visão clara do conjunto de dados apenas observando o quadro geral. Ajudaria se você também detectasse anomalias ou discrepâncias em seus dados.
Por exemplo, se quase todos os seus compradores são homens, mas há um grande salto no número de compradores do sexo feminino durante uma estranha semana de agosto, você deve analisar o salto e descobrir o que o causou para poder repeti-lo ou saiba mais sobre seu público.
Regressão
A regressão é usada para determinar a probabilidade de uma variável dada a existência de outros fatores. Isso identifica e analisa os relacionamentos das variáveis. Determina a probabilidade de uma variável dada a presença de outros fatores.
Por exemplo, você pode usá-lo para prever um preço dependendo da oferta, demanda e concorrência. A regressão ajuda a encontrar a conexão entre duas (ou mais) variáveis em um conjunto de dados.
Predição
A previsão é uma das técnicas de mineração de dados mais fortes porque permite adivinhar quais tipos de dados você encontrará no futuro. Muitas vezes você precisa olhar e entender os padrões históricos para ter uma boa ideia do que acontecerá no futuro.
Por exemplo, você pode examinar o histórico de crédito de uma pessoa e o que ela comprou no passado para descobrir se ela será um risco de crédito a longo prazo.
Conclusão:
Essas técnicas de mineração de dados podem ser usadas para pesquisar vários ângulos de dados. Com esse conhecimento, você pode escolher as melhores técnicas para transformar dados em fatos que podem ser utilizados para lidar com vários problemas da empresa e aumentar os lucros, satisfazer os clientes ou economizar custos.
Diferentes abordagens de mineração de dados são usadas, dependendo dos objetivos da pesquisa e do tipo de dados. Agora você pode melhorar sua compreensão da mineração de dados usando o que estudou sobre os fundamentos e a metodologia de pesquisa da mineração de dados.
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