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Dados são uma joia única, mas assim como as joias estão escondidas debaixo da terra, os dados também estão escondidos entre uma quantidade infinita de informações. É preciso minerar para obter as joias debaixo da terra, e por analogia, os dados também são algo que pode ser minerado.
Minerar não é um trabalho fácil; é preciso ter o equipamento necessário. Este artigo fornecerá informações detalhadas sobre mineração de dados e permitirá que você a execute. Não espere mais; você pode começar o artigo lendo a definição de mineração de dados.
O que é mineração de dados?
Mineração de dados é um processo usado para pesquisar e analisar dados brutos em grande escala para obter informações que atendam a um propósito ou necessidade específica.
É utilizado como uma ferramenta de inteligência de negócios para ajudar empresas e organizações. A mineração de dados adequada requer técnicas estatísticas e computacionais. Os dados processados revelam relações e padrões ocultos em qualquer pesquisa e ajudam a fazer previsões.
Quando usar a mineração de dados
Existem muitas oportunidades e crises para usar a mineração de dados. Se você deseja entender seus clientes, então use-a. Se você deseja aumentar a produtividade de seus funcionários, então use-a. Vamos compartilhar com você alguns exemplos que você pode não ter pensado agora:
Momentos certos para usar a mineração de dados
1. Pesquisa de mercado: Você pode ter entrado em um novo mercado, lançado um novo produto ou deseja aprender sobre tendências. Algo como a análise de associação de mineração de dados pode ajudá-lo a ver associações entre itens. Os itens podem ser produtos que frequentemente co-ocorrem em transações.
2. Agrupamento de clientes: Você pode agrupar seus clientes para fornecer melhores serviços e considerar suas preferências. Claro, você pode fazer isso revelando dados sobre a população.
3. Fabricação: Existem muitas etapas na produção de um produto, e calcular o custo e a duração dessas etapas nem sempre é fácil. Com a mineração de dados, é possível encontrar e produzir materiais de forma mais eficiente em termos de tempo e dinheiro.
4. Detecção de anomalias: Como a mineração de dados pode revelar padrões incomuns, ela pode ser usada para detectar atividades fraudulentas por meio de dados de transações. Assim, é possível detectar facilmente fraudes analisando grandes conjuntos de dados.
Passos a seguir no processo de mineração de dados
Determine seu propósito e direção antes de iniciar a mineração de dados. Isso é diferente para empresas e instituições de ensino ou saúde, e é necessário encontrar fontes de dados adequadas. Em seguida, o processo de mineração de dados continua seguindo os passos abaixo:
Passos do processo de mineração de dados
1. Compreender os dados
Coletar dados é um dos passos mais críticos, pois se sua base for sólida, o prédio que você construir também será sólido. Analisar os recursos disponíveis e decidir quais são adequados para sua pesquisa é necessário. Entender o tipo de dados, se é quantitativo ou qualitativo.
Geralmente, o maior obstáculo na mineração de dados é a segurança dos dados. Além disso, também é importante determinar os limites dos dados e armazenar os grandes conjuntos de dados.
2. Limpar e organizar os dados
Os processos computacionais começam após os dados serem coletados e transferidos para o ambiente digital. Os dados no início são uma espécie de lixo, e você precisa encontrar itens valiosos nesse lixo e descartar os outros. Dados errôneos, inadequados e ilógicos são eliminados. Você também deve manter o tamanho dos dados em um nível razoável.
3. Desenvolver o modelo
Como será explicado na próxima seção, é necessário desenvolver modelos usando várias técnicas. Esses modelos são usados para calcular os números no conjunto de dados e revelar as relações, padrões e estruturas dos dados.
4. Avaliar os resultados
Agora, os dados foram coletados, limpos e interpretáveis. Os analistas podem realizar esta etapa com a ajuda da inteligência artificial com modelagem prescritiva. É a etapa em que você toma as ações necessárias à luz das informações reveladas pelos dados.
Técnicas de mineração de dados
Não há um único método para fazer mineração de dados. Existem mais de uma maneira de obter saídas valiosas. Alguns métodos podem ser mais apropriados dependendo do propósito da pesquisa e da natureza dos dados. Os métodos populares de análise de mineração de dados são os seguintes:
Técnicas de mineração de dados
1. Classificação
Esta técnica ajuda a categorizar os dados adequadamente. Os pontos de dados são divididos em classes predefinidas de acordo com características comuns. Assim, o resumo dos dados é revelado.
2. Agrupamento
Esta técnica divide cada objeto em certos grupos. Nesse aspecto, é semelhante à classificação, mas o importante aqui é identificar as diferenças e agrupar as mesmas juntas.
3. Árvores de decisão
Esta técnica é na verdade um esquema simples de tomada de decisão. Um padrão é criado como resultado de certas regras e é usado para examinar os dados em profundidade em uma direção específica.
4. Redes neurais
Com a rede neural, um modelo de inteligência artificial, são criadas redes entre os dados de forma semelhante ao princípio de funcionamento do cérebro humano. Os nós nessas redes geram uma saída atribuindo pesos de acordo com a entrada.
Prós e contras da mineração de dados
Toda coisa útil também tem seus aspectos negativos. Claro, a mineração de dados pode ser uma bênção para as empresas, mas imprecisões e omissões podem levar esse processo em uma direção muito negativa. Portanto, aprenda um pouco sobre os prós e contras da mineração de dados.
Vantagens e desvantagens da mineração de dados
Prós
➕Ampla Aplicação: A mineração de dados varia amplamente em suas aplicações, e o processo fundamental é adaptável a todos os sistemas. Virtualmente qualquer tipo de dados pode ser coletado e analisado. Empresas e organizações podem se beneficiar disso e se desenvolverem ao resolver seus problemas.
➕Insights e Padrões Revelados: O objetivo final da mineração de dados é revelar informações invisíveis. Essas informações não são simples dados; elas criam um mapa de informações com suas relações e padrões com outras informações. No entanto, também é necessário saber ler o mapa corretamente, caso contrário, todos os processos serão em vão.
➕Eficiência: A mineração de dados torna a análise de dados eficiente. A análise de dados ajuda as empresas com seus diversos problemas. Graças a essa cadeia de indireção, as empresas podem reduzir os custos operacionais por meio da mineração de dados.
Contras
➖Resultados Incertos: Os resultados da mineração de dados nem sempre podem ser eficientes, pois, como mencionado com frequência no artigo, sua base pode estar incompleta ou incorreta. É importante avaliar os resultados e tomar as decisões corretas. Interpretar erroneamente os resultados dos dados fará com que você tome decisões erradas.
➖Natureza Complexa: A mineração de dados requer conhecimentos técnicos (como software e linguagens de programação), portanto, cientistas de dados com conhecimento na área podem precisar trabalhar para você.
➖Despesa Significativa: A aventura que começa com a coleta de dados pode ser bastante cara com aplicativos e programas de mineração de dados. Você pode precisar de computadores poderosos para armazenar e processar grandes conjuntos de dados.
Perguntas frequentes sobre mineração de dados
Como a mineração de dados é um tópico muito amplo, você pode não querer ler todas as partes sobre ele. Em vez disso, você pode tentar obter informações rápidas e eficazes dando uma olhada na seção de perguntas frequentes sobre mineração de dados.
A mineração de dados e a análise de dados estão intimamente relacionadas e são partes da ciência de dados. A mineração de dados pode ser vista como o início, e a análise de dados como o processo intermediário e final. A mineração de dados tem como objetivo descobrir dados previamente não descobertos e identificar sistematicamente padrões, relacionamentos, tendências e irregularidades.
Ao fazer isso, muitas vezes utiliza técnicas de IA (aprendizado de máquina) e estatística. Por outro lado, a análise de dados é um sistema mais complexo e examina dados existentes. A classificação, codificação, visualização e interpretação de dados fazem parte da análise.
Em resumo, sim, é. A mineração de dados pode ser considerada uma área de inteligência artificial, mas não se limita a ela. A aprendizagem de máquina é especialmente preferida porque facilita muitas tarefas complexas.
Além disso, a inteligência artificial pode examinar facilmente amostras de grande volume e criar insights valiosos a partir delas. Por esse e outros motivos, a mineração de dados está interligada com a IA.
Sim, a codificação é frequentemente necessária nos processos de mineração de dados. Essas codificações são necessárias para vários algoritmos analisarem o conjunto de dados de forma eficaz. Muitas ferramentas e programas projetados para análise de dados podem ser usados para isso. Embora ferramentas de análise de dados que não exigem conhecimento de codificação estejam sendo desenvolvidas hoje, muitas ferramentas ainda exigem habilidades de codificação.
Para começar a mineração de dados, você precisa seguir alguns passos básicos. Supondo que você tenha seu propósito de pesquisa e as fontes de dados para coletar, você pode prosseguir da seguinte forma:
- Em primeiro lugar, encontre uma ferramenta ou programa adequado para a mineração de dados. Os mais amplamente utilizados incluem linguagens de programação como Python e R.
- Você precisa entender e aprender os conceitos de mineração de dados. Você pode precisar aprender um pouco de codificação. Além disso, aprenda as técnicas básicas como classificação, agrupamento e análise de regressão com a ajuda de vídeos ou blogs.
- Use algoritmos de mineração de dados e teste o desempenho desses modelos. Agora, os seguintes passos envolvem análise de dados, que é um tópico completamente diferente.
Palavras finais
Em conclusão, a mineração de dados é um pilar que mantém o mundo dos negócios moderno afloat. As empresas eliminam incertezas sobre o presente e o futuro com as informações fornecidas pela mineração de dados. Por outro lado, como possui muitas áreas de aplicação diferentes, ajuda com diferentes técnicas em diferentes assuntos.
Este artigo foi preparado como um tutorial para aqueles que desejam aprender sobre mineração de dados e têm dúvidas em mente. Primeiro, a definição de mineração de dados e exemplos de quando ela pode ser usada são dados. Em seguida, como esse processo funciona e as técnicas de mineração de dados que você pode aplicar são explicadas. Finalmente, o artigo termina descrevendo os prós e contras.
A partir de agora, a mineração de dados será um conceito que você conhece melhor!
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
