O processo que permite a uma empresa extrair informações úteis de natureza descritiva ou preditiva do futuro, beneficiando-se dos dados coletados ao longo do tempo por meio de técnicas e ferramentas.
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Mineração de dados
Mineração de dados é o processo de descobrir informações em um conjunto de dados, também conhecido como Knowledge Discovery in Databases (KDD). Existem 2 resultados de mineração de dados que você pode alcançar – descrevendo os dados que você tem ou fazendo previsões para o futuro.
A primeira e talvez a etapa mais difícil na mineração de dados é definir o objetivo do negócio. Também é o mais crítico. Se você não souber o que está procurando, será difícil selecionar os tipos, algoritmos e modelos de Machine Learning ML para obter as informações de que precisa.
A mineração de dados pode ajudar com vendas e marketing, para que uma empresa entenda melhor seus clientes e marketing. Escolas e universidades podem usá-lo para entender melhor seus alunos com base em informações como o tempo gasto em uma sala de aula virtual, o número de pressionamentos de teclas, as aulas que os alunos assistiram simultaneamente ou quais aulas tiveram melhores resultados em testes.
As empresas também podem usar a mineração de dados para otimizar as operações, compreendendo a fabricação, montagem, falhas e panes, entre muitas coisas. Também é benéfico para a detecção de fraudes. O banco pode usar a mineração de dados para procurar padrões de fraude ou até mesmo a loja que foi comprometida.
A segunda etapa é preparar seus dados. Se você entender seu objetivo, seus cientistas de dados podem determinar o conjunto de dados relevante para que as informações resultantes sejam úteis para o seu negócio. Os cientistas de dados devem limpar os dados, duplicações, informações ausentes e outliers nesta segunda etapa. Tudo isso pode impedir que seus algoritmos e ferramentas de mineração de dados forneçam os resultados de que você precisa.
A terceira etapa é construir o modelo e explorar os padrões. É aqui que entram as técnicas e ferramentas abaixo. A mineração de dados pode usar algoritmos de aprendizado profundo com métodos de aprendizado supervisionados ou não supervisionados.
A quarta e última etapa é avaliar os resultados que a mineração de dados produziu para fazer alterações ou tomar ações benéficas para os negócios.
Técnicas de mineração de dados
As técnicas de mineração de dados permitem que cientistas de dados e empresas façam melhor uso de grandes quantidades de dados. Algumas das técnicas incluem:
- O rastreamento de padrões é uma técnica fundamental para identificar padrões, como o aumento das vendas de pás para neve quando uma tempestade está chegando, por exemplo. Exceto que o que você está procurando são coisas que não são tão óbvias.
- A classificação é outra técnica que permite que os dados sejam colocados em diferentes categorias e atribuídos a uma classificação. Por exemplo, você pode classificar os clientes do banco com base em seu histórico financeiro como clientes de cartão de crédito de baixo, médio ou alto risco.
- Associação é outro método relacionado ao rastreamento de padrões. Ele procura variáveis vinculadas em momentos específicos. Um exemplo seria perceber que a escolha do molho virá a seguir quando o cliente colocar a massa no carrinho de compras. Ou que depois do molho haja queijo parmesão.
- A detecção de outliers é outro método de mineração de dados que procura exceções ou anomalias. Um exemplo seria um grande aumento nas vendas para clientes do sexo feminino em uma loja tipicamente masculina em junho porque, como se constatou, as mulheres compram para os pais uma ou duas semanas antes do dia dos pais.
- O agrupamento é outra técnica de natureza semelhante à técnica de classificação. Desta vez, os dados são agrupados devido à sua semelhança. Os clientes podem ser vinculados pela frequência de compras ou receita disponível.
- A regressão é a capacidade de prever um valor com base em valores anteriores. A regressão procura a média ao longo do tempo, porque coisas como os preços das casas irão flutuar um pouco mais alto ou um pouco mais baixo ao longo do tempo em comparação com o preço médio atual.
- Predição é uma técnica de mineração de dados que permite às empresas prever um valor no futuro.
Ferramentas de mineração de dados
As ferramentas de mineração de dados são essenciais para melhorar o efeito da mineração de dados na produtividade da empresa. Algumas das principais ferramentas de hoje são:
- MonkeyLearn
- RapidMiner Studio
- Sisense for Cloud Data Teams
- Alteryx Designer
- Qlik Sense
- Orange
MonkeyLearn é uma ferramenta de análise de texto. Você pode usá-lo para detectar reações como análises negativas on-line ou automatizar seus processos de roteamento e etiquetagem de tíquetes.
RapidMiner Studio é uma plataforma de código aberto que oferece uma interface de arrastar e soltar que permite que não programadores personalizem seu caso de uso. Ele pode ser usado para detecção de fraudes ou rotatividade de clientes. Para programadores, existem extensões R e Python que personalizam a mineração de dados. Também existe uma comunidade excelente de apoio.
Sisense for Cloud Data Teams permite que as equipes trabalhem juntas para extrair inteligência de seus dados, não importando o nível técnico do membro da equipe.
Alteryx Designer torna possível para um analista de dados preparar, combinar e analisar seus dados com uma única ferramenta.
Qlik Sense é uma ferramenta de software de visualização com "gráficos e diagramas impressionantes." Ele permite que várias fontes de dados sejam analisadas com a funcionalidade de arrastar e soltar.
Fernando Cardoso
Vice-Presidente de Gerenciamento de Produto
Fernando Cardoso é o Vice-Presidente de Gerenciamento de Produto na Trend Micro, com foco no mundo em constante evolução de IA e cloud. Sua carreira começou como Network and Sales Engineer, onde aprimorou suas habilidades em datacenters, cloud, DevOps e Cibersegurança — áreas que continuam sendo sua paixão.
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