O tutorial de mineração de dados fornece conceitos básicos e avançados de mineração de dados. Nosso tutorial de mineração de dados foi desenvolvido para alunos e especialistas.
A mineração de dados é uma das técnicas mais úteis que ajuda empreendedores, pesquisadores e indivíduos a extrair informações valiosas de enormes conjuntos de dados. A mineração de dados também é chamada Descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD) . O processo de descoberta de conhecimento inclui limpeza de dados, integração de dados, seleção de dados, transformação de dados, mineração de dados, avaliação de padrões e apresentação de conhecimento.
Nosso tutorial de mineração de dados inclui todos os tópicos de mineração de dados, como aplicativos, mineração de dados vs aprendizado de máquina, ferramentas de mineração de dados, mineração de dados em mídias sociais, técnicas de mineração de dados, clustering em mineração de dados, desafios em mineração de dados, etc.
O que é mineração de dados?
O processo de extração de informações para identificar padrões, tendências e dados úteis que permitiriam à empresa tomar decisões baseadas em dados a partir de grandes conjuntos de dados é chamado de Mineração de Dados.
Em outras palavras, podemos dizer que Data Mining é o processo de investigação de padrões ocultos de informações para diversas perspectivas para categorização em dados úteis, que são coletados e montados em áreas específicas como data warehouses, análise eficiente, algoritmo de mineração de dados, auxiliando na decisão elaboração e outros requisitos de dados para, eventualmente, cortar custos e gerar receitas.
A mineração de dados é o ato de buscar automaticamente grandes estoques de informações para encontrar tendências e padrões que vão além de simples procedimentos de análise. A mineração de dados utiliza algoritmos matemáticos complexos para segmentos de dados e avalia a probabilidade de eventos futuros. A mineração de dados também é chamada de descoberta de conhecimento de dados (KDD).
Data Mining é um processo usado pelas organizações para extrair dados específicos de enormes bancos de dados para resolver problemas de negócios. Ele transforma principalmente dados brutos em informações úteis.
Data Mining é semelhante à Data Science realizada por uma pessoa, numa situação específica, sobre um determinado conjunto de dados, com um objetivo. Este processo inclui vários tipos de serviços, como mineração de texto, mineração de web, mineração de áudio e vídeo, mineração de dados pictóricos e mineração de mídias sociais. Isso é feito por meio de um software simples ou altamente específico. Ao terceirizar a mineração de dados, todo o trabalho pode ser feito mais rapidamente e com baixos custos operacionais. As empresas especializadas também podem utilizar novas tecnologias para recolher dados que são impossíveis de localizar manualmente. Existem toneladas de informações disponíveis em diversas plataformas, mas muito pouco conhecimento está acessível. O maior desafio é analisar os dados para extrair informações importantes que possam ser utilizadas para solucionar um problema ou para o desenvolvimento da empresa. Existem muitos instrumentos e técnicas poderosas disponíveis para extrair dados e obter melhores insights a partir deles.
Tipos de mineração de dados
A mineração de dados pode ser realizada nos seguintes tipos de dados:
Banco de dados relacional:
Um banco de dados relacional é uma coleção de vários conjuntos de dados formalmente organizados por tabelas, registros e colunas a partir dos quais os dados podem ser acessados de várias maneiras sem a necessidade de reconhecer as tabelas do banco de dados. As tabelas transmitem e compartilham informações, o que facilita a pesquisa, a geração de relatórios e a organização dos dados.
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Armazéns de dados:
Um Data Warehouse é a tecnologia que coleta dados de várias fontes dentro da organização para fornecer insights de negócios significativos. A enorme quantidade de dados vem de vários lugares, como Marketing e Finanças. Os dados extraídos são utilizados para fins analíticos e auxiliam na tomada de decisões de uma organização empresarial. O data warehouse é projetado para a análise de dados, e não para o processamento de transações.
Repositórios de dados:
O Repositório de Dados geralmente se refere a um destino para armazenamento de dados. No entanto, muitos profissionais de TI utilizam o termo de forma mais clara para se referir a um tipo específico de configuração dentro de uma estrutura de TI. Por exemplo, um grupo de bases de dados, onde uma organização manteve vários tipos de informações.
Banco de dados objeto-relacional:
Uma combinação de um modelo de banco de dados orientado a objetos e um modelo de banco de dados relacional é chamada de modelo objeto-relacional. Suporta Classes, Objetos, Herança, etc.
Um dos principais objetivos do modelo de dados objeto-relacional é preencher a lacuna entre o banco de dados relacional e as práticas do modelo orientado a objetos frequentemente utilizadas em muitas linguagens de programação, por exemplo, C++, Java, C# e assim por diante.
Banco de dados transacional:
Um banco de dados transacional refere-se a um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) que tem o potencial de desfazer uma transação de banco de dados se ela não for executada adequadamente. Embora esse fosse um recurso exclusivo há muito tempo, hoje a maioria dos sistemas de banco de dados relacionais suporta atividades de banco de dados transacionais.
Vantagens da mineração de dados
- A técnica de Data Mining permite que as organizações obtenham dados baseados em conhecimento.
- A mineração de dados permite que as organizações façam modificações lucrativas na operação e na produção.
- Em comparação com outras aplicações de dados estatísticos, a mineração de dados é econômica.
- A Mineração de Dados auxilia no processo de tomada de decisão de uma organização.
- Facilita a descoberta automatizada de padrões ocultos, bem como a previsão de tendências e comportamentos.
- Pode ser induzido no novo sistema, bem como nas plataformas existentes.
- É um processo rápido que facilita aos novos usuários a análise de enormes quantidades de dados em um curto espaço de tempo.
Desvantagens da mineração de dados
- Existe a probabilidade de que as organizações vendam dados úteis de clientes a outras organizações por dinheiro. De acordo com o relatório, a American Express vendeu compras com cartão de crédito de seus clientes para outras organizações.
- Muitos softwares de análise de mineração de dados são difíceis de operar e precisam de treinamento avançado para funcionar.
- Diferentes instrumentos de mineração de dados operam de maneiras distintas devido aos diferentes algoritmos utilizados em seu projeto. Portanto, a seleção das ferramentas corretas de mineração de dados é uma tarefa muito desafiadora.
- As técnicas de mineração de dados não são precisas, podendo levar a consequências graves em determinadas condições.
Aplicações de mineração de dados
A mineração de dados é usada principalmente por organizações com intensas demandas de consumo - varejo, comunicação, finanças, empresas de marketing, para determinar preços, preferências do consumidor, posicionamento do produto e impacto nas vendas, satisfação do cliente e lucros corporativos. A mineração de dados permite que um varejista use registros de compras de clientes no ponto de venda para desenvolver produtos e promoções que ajudem a organização a atrair o cliente.
Estas são as seguintes áreas onde a mineração de dados é amplamente utilizada:
Mineração de dados em saúde:
A mineração de dados na área da saúde tem um excelente potencial para melhorar o sistema de saúde. Utiliza dados e análises para obter melhores insights e identificar as melhores práticas que irão melhorar os serviços de saúde e reduzir custos. Os analistas usam abordagens de mineração de dados, como aprendizado de máquina, banco de dados multidimensional, visualização de dados, computação suave e estatística. A mineração de dados pode ser usada para prever pacientes em cada categoria. Os procedimentos garantem que os pacientes recebam cuidados intensivos no local certo e na hora certa. A mineração de dados também permite que as seguradoras de saúde reconheçam fraudes e abusos.
Mineração de dados na análise da cesta de compras:
A análise da cesta de compras é um método de modelagem baseado em uma hipótese. Se você comprar um grupo específico de produtos, é mais provável que compre outro grupo de produtos. Esta técnica pode permitir ao varejista compreender o comportamento de compra de um comprador. Esses dados podem ajudar o varejista a compreender as necessidades do comprador e a alterar o layout da loja de acordo. É possível usar uma comparação analítica diferente de resultados entre várias lojas, entre clientes em diferentes grupos demográficos.
Mineração de dados na educação:
A mineração de dados educacionais é um campo emergente, preocupado em desenvolver técnicas que explorem o conhecimento a partir dos dados gerados em ambientes educacionais. Os objectivos da EDM são reconhecidos como a afirmação do comportamento de aprendizagem futuro do aluno, o estudo do impacto do apoio educacional e a promoção da aprendizagem científica. Uma organização pode usar a mineração de dados para tomar decisões precisas e também para prever os resultados do aluno. Com os resultados, a instituição pode se concentrar no que ensinar e como ensinar.
Mineração de dados em engenharia de manufatura:
O conhecimento é o melhor ativo que uma empresa manufatureira possui. As ferramentas de mineração de dados podem ser benéficas para encontrar padrões em um processo de fabricação complexo. A mineração de dados pode ser usada no projeto de nível de sistema para obter as relações entre a arquitetura do produto, o portfólio de produtos e as necessidades de dados dos clientes. Também pode ser usado para prever o período de desenvolvimento do produto, custos e expectativas, entre outras tarefas.
Mineração de dados em CRM (Customer Relationship Management):
O Customer Relationship Management (CRM) trata de obter e reter Clientes, aumentando também a fidelização dos clientes e implementando estratégias orientadas para o cliente. Para obter um relacionamento decente com o cliente, uma organização empresarial precisa coletar e analisar dados. Com tecnologias de mineração de dados, os dados coletados podem ser usados para análise.
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Mineração de dados na detecção de fraudes:
Bilhões de dólares são perdidos em ações de fraudes. Os métodos tradicionais de detecção de fraude são um pouco demorados e sofisticados. A mineração de dados fornece padrões significativos e transforma dados em informações. Um sistema ideal de detecção de fraudes deve proteger os dados de todos os usuários. Os métodos supervisionados consistem em uma coleta de registros amostrais, e esses registros são classificados como fraudulentos ou não fraudulentos. A partir desses dados é construído um modelo e é feita a técnica para identificar se o documento é fraudulento ou não.
Mineração de dados na detecção de mentiras:
Prender um criminoso não é grande coisa, mas revelar a verdade dele é uma tarefa muito desafiadora. As autoridades policiais podem utilizar técnicas de prospeção de dados para investigar crimes, monitorizar comunicações suspeitas de terrorismo, etc. Esta técnica também inclui a prospeção de texto e procura padrões significativos nos dados, que geralmente são textos não estruturados. As informações coletadas nas investigações anteriores são comparadas e um modelo para detecção de mentiras é construído.
Banca Financeira de Mineração de Dados:
A digitalização do sistema bancário deverá gerar uma enorme quantidade de dados a cada nova transação. A técnica de mineração de dados pode ajudar os banqueiros, resolvendo problemas relacionados aos negócios bancários e financeiros, identificando tendências, baixas e correlações nas informações comerciais e nos custos de mercado que não são instantaneamente evidentes para gerentes ou executivos porque o volume de dados é muito grande ou é produzido muito rapidamente na tela por especialistas. O gestor pode encontrar esses dados para melhor direcionar, adquirir, reter, segmentar e manter um cliente lucrativo.
Desafios de implementação em mineração de dados
Embora a mineração de dados seja muito poderosa, ela enfrenta muitos desafios durante sua execução. Vários desafios podem estar relacionados com desempenho, dados, métodos e técnicas, etc. O processo de mineração de dados torna-se eficaz quando os desafios ou problemas são corretamente reconhecidos e adequadamente resolvidos.
Dados incompletos e ruidosos:
O processo de extração de dados úteis de grandes volumes de dados é a mineração de dados. Os dados no mundo real são heterogêneos, incompletos e barulhentos. Dados em grandes quantidades geralmente serão imprecisos ou não confiáveis. Esses problemas podem ocorrer devido ao instrumento de medição de dados ou devido a erros humanos. Suponha que uma rede de varejo colete números de telefone de clientes que gastam mais de US$ 500 e que os funcionários de contabilidade coloquem as informações em seu sistema. A pessoa pode cometer um erro de dígito ao inserir o número de telefone, o que resulta em dados incorretos. Mesmo alguns clientes podem não estar dispostos a divulgar os seus números de telefone, o que resulta em dados incompletos. Os dados podem ser alterados devido a erro humano ou do sistema. Todas essas consequências (dados ruidosos e incompletos) tornam a mineração de dados um desafio.
Distribuição de dados:
Os dados do mundo real geralmente são armazenados em várias plataformas em um ambiente de computação distribuído. Pode estar em um banco de dados, em sistemas individuais ou até mesmo na internet. Na prática, é uma tarefa bastante difícil colocar todos os dados em um repositório de dados centralizado, principalmente devido a preocupações organizacionais e técnicas. Por exemplo, vários escritórios regionais podem ter seus próprios servidores para armazenar seus dados. Não é viável armazenar todos os dados de todos os escritórios num servidor central. Portanto, a mineração de dados requer o desenvolvimento de ferramentas e algoritmos que permitam a mineração de dados distribuídos.
Dados Complexos:
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Os dados do mundo real são heterogêneos e podem ser dados multimídia, incluindo áudio e vídeo, imagens, dados complexos, dados espaciais, séries temporais e assim por diante. Gerenciar esses vários tipos de dados e extrair informações úteis é uma tarefa difícil. Na maioria das vezes, novas tecnologias, novas ferramentas e metodologias teriam que ser refinadas para obter informações específicas.
Desempenho:
O desempenho do sistema de mineração de dados depende principalmente da eficiência dos algoritmos e técnicas utilizadas. Se o algoritmo e as técnicas projetados não estiverem à altura, a eficiência do processo de mineração de dados será afetada negativamente.
Privacidade e segurança de dados:
A mineração de dados geralmente leva a sérios problemas em termos de segurança, governança e privacidade dos dados. Por exemplo, se um retalhista analisa os detalhes dos artigos comprados, então revela dados sobre hábitos de compra e preferências dos clientes sem a sua permissão.
Visualização de dados:
Na mineração de dados, a visualização de dados é um processo muito importante porque é o método principal que mostra a saída ao usuário de forma apresentável. Os dados extraídos devem transmitir o significado exato daquilo que pretendem expressar. Mas muitas vezes é difícil representar as informações ao usuário final de maneira fácil e precisa. Os dados de entrada e as informações de saída, sendo processos de visualização de dados complicados, muito eficientes e bem-sucedidos, precisam ser implementados para torná-los bem-sucedidos.
Existem muitos outros desafios na mineração de dados além dos problemas mencionados acima. Mais problemas são revelados à medida que o processo real de mineração de dados começa, e o sucesso da mineração de dados depende da eliminação de todas essas dificuldades.
Pré-requisitos
Antes de aprender os conceitos de mineração de dados, você deve ter um conhecimento básico de estatística, conhecimento de banco de dados e linguagem de programação básica.
Público
Nosso Tutorial de Mineração de Dados está preparado para todos os iniciantes ou graduados em ciência da computação para ajudá-los a aprender o básico até técnicas avançadas relacionadas à mineração de dados.
Problemas
Garantimos que você não encontrará nenhuma dificuldade ao aprender nosso tutorial de Data Mining. Mas se houver algum erro neste tutorial, por favor poste o problema ou erro no formulário de contato para que possamos melhorá-lo.