Introdução às técnicas de mineração de dados

O termo mineração de dados foi o primeiro na década de 90. Antes disso, os estatísticos usavam o termo pesca de dados ou dragagem de dados para definir a análise de dados sem e uma hipótese pré-concluída. Um dos objetivos mais importantes do processo das ferramentas de mineração de dados é reunir informações conclusivas que podem ser facilmente aplicadas a grandes conjuntos de dados. Cada tipo de técnicas de mineração de dados resultará em um resultado / efeito diferente. Isso significa que o reconhecimento dos problemas de negócios ajudará muito as marcas a implementar as técnicas corretas de mineração de dados e, assim, obter os melhores resultados. Ao mesmo tempo, é importante ter em mente que as técnicas de mineração de dados também se referem à descoberta de padrões interessantes desconhecidos, registros ou dependências incomuns que anteriormente não eram detectados.

O big data é um dos aspectos mais importantes da história de crescimento de qualquer marca hoje, grande e pequena. Atualmente, as empresas estão utilizando técnicas de análise de big data para alcançar os principais objetivos de suas empresas, tanto em termos de satisfação do cliente quanto de crescimento da organização. Ao mesmo tempo, é importante entender que compreender e analisar big data é importante para o crescimento e expansão bem-sucedidos de uma organização. É por isso que as técnicas de mineração de dados são altamente úteis, pois podem ajudar as empresas a analisar big data de maneira eficaz. Embora existam várias técnicas de mineração de dados disponíveis, elas atendem a diferentes problemas e fornecem informações sobre os problemas de negócios subsequentes específicos. Uma das melhores maneiras de obter informações valiosas é, portanto, melhor realizada através do processo de software de mineração de dados. Uma palavra-chave usada para descrever toda a gama de análises de dados, as técnicas de mineração de dados incluem coleta, extração, análise e métodos estatísticos. É por isso que é importante desenvolver uma grande estratégia de tal maneira que o impacto das técnicas de mineração de dados seja claramente entendido pela marca / organização.

8 Técnicas importantes de mineração de dados são as seguintes:

  1. Anomalia ou detecção de outlier

Uma técnica de mineração de dados, detecção de anomalia ou outlier, é uma técnica que procura itens de dados em um conjunto de dados que são semelhantes a um padrão projetado ou a um comportamento esperado.

Também conhecidas como outliers, as anomalias fornecem informações críticas e acionáveis ​​para marcas e organizações. Como discrepante, é um objeto que se desvia significativamente da média geral em um conjunto de banco de dados ou combinação de dados.

É diferente do restante dos dados e é por isso que as ferramentas externas de mineração de dados exigem atenção e análise adicionais, pois fornecem uma perspectiva diferente sobre um problema específico. Esse tipo de técnica de mineração de dados pode ser usada para detectar fraudes e riscos em um sistema crítico.

Eles são ideais em uma situação em que as características exclusivas das técnicas de mineração de dados podem ser analisadas de maneira adequada e ajudam o analista a descobrir qualquer falha no sistema.

Isso, por sua vez, pode indicar ações fraudulentas, procedimentos defeituosos ou áreas onde uma determinada teoria é inválida, tornando o processo de instalação de um sistema adequado seguro e eficaz.

É importante ter em mente que os valores discrepantes são muito comuns em grandes técnicas de mineração de dados. Embora os outliers nem sempre sejam negativos, eles podem ajudar uma marca a encontrar coisas únicas que estão acontecendo nos conjuntos de técnicas de mineração de dados.

Qualquer que seja o cenário, as descobertas deduzidas por anomalia ou detecção externa exigirão mais análises para alcançar resultados conclusivos.

  1. Aprendizagem de Regras de Associação

Esse tipo de técnica de mineração de dados se baseia na descoberta de relações interessantes entre variáveis ​​em grandes bancos de dados. Esse tipo de técnica de mineração de dados é usada para descobrir padrões ocultos nos dados.

Eles podem ser usados ​​para identificar variáveis ​​nos dados e co-ocorrências de diferentes variáveis ​​que aparecem com as maiores frequências. Amplamente utilizada em lojas de varejo, a técnica de mineração de dados de regra de associação é usada para encontrar padrões nos dados do ponto de venda.

Essas ferramentas de mineração de dados podem ser usadas para recomendar novos produtos, especialmente para descobrir que tipo de produtos as pessoas recomendam para outras pessoas ou para descobrir novos produtos para recomendar aos clientes.

Uma técnica de mineração de dados altamente útil, o aprendizado de regras de associação pode ser usado para aumentar efetivamente a taxa de conversão da marca. Um bom exemplo da eficácia do aprendizado em associação foi implementado pelo Walmart em 2004.

Por meio dessas técnicas de mineração de dados, descobriu-se que as vendas de morango aumentaram sete vezes antes de um furacão. Desde essa descoberta, o Walmart colocou esse produto nos caixas antes de um furacão, criando assim melhores conversões de venda.

  1. Análise de Cluster

Esse tipo de técnica de mineração de dados é definido como o processo de identificação de ferramentas de mineração de dados semelhantes entre si, a análise de clustering ajuda os profissionais de marketing a entender as semelhanças e diferenças nos dados.

Como os clusters têm características comuns, eles podem ser usados ​​para melhorar os algoritmos de segmentação. Por exemplo, se um grupo específico de clientes está comprando uma determinada marca de produtos, uma campanha específica pode ser criada, de modo a ajudar na venda desse produto.

Entender isso pode ajudar as marcas a aumentar efetivamente suas taxas de conversão de vendas, aumentando assim o poder e o envolvimento da marca. Além disso, a criação de personas também é resultado da análise de agrupamento.

Personas são definidas como caracteres fictícios que representam diferentes tipos de usuários dentro de uma atitude demográfica direcionada que pode usar um site, marca ou produto de maneira semelhante.

Como esse é um aspecto importante da análise de clustering, as personas ajudam as marcas a fazer escolhas inteligentes de marketing e a criar campanhas poderosas.

  1. Análise de Classificação

Esse tipo de técnica de mineração de dados possui um processo sistemático para obter informações importantes e relevantes sobre metadados (que são dados sobre dados) e dados, e a análise de classificação ajuda as marcas a identificar diferentes categorias de técnicas de mineração de dados.

A classificação da análise está intimamente ligada à análise de cluster, pois efetivamente faz melhores escolhas nas ferramentas de mineração de dados. O email é um exemplo bem conhecido de análise de classificação, pois usa algoritmos para esclarecer os emails, dependendo de serem legítimos ou spam.

Isso é feito usando o software de mineração de dados no correio, por exemplo, palavras e anexos que indicam se são spam ou e-mails legítimos.

  1. Análise de regressão

Outras ferramentas de mineração de dados, a análise de regressão, ajudam as marcas a definir a dependência entre as variáveis. Essa técnica de mineração de dados é baseada na suposição de um efeito causal unidirecional de uma variável para a resposta de outra variável.

Embora variáveis ​​independentes possam ser afetadas uma pela outra, a dependência geralmente não é afetada nos dois sentidos, como é o caso da análise de correlação. Uma análise de regressão pode mostrar que uma variável depende de outra, e não vice-versa.

Como a análise de regressão é ideal para determinar a satisfação do cliente, ela pode ajudar as marcas a descobrir idéias novas e diferentes sobre a lealdade do cliente e como fatores externos que podem impactar os níveis de serviço, por exemplo, condições climáticas.

Um bom exemplo de análise de regressão é o uso dessa técnica de mineração de dados na correspondência de pessoas em portais de namoro. Muitos sites usam variáveis ​​para combinar as pessoas de acordo com seus gostos, interesses e hobbies.

  1. Modelagem de Escolha

Uma ferramenta de mineração de dados precisa e de uso geral, a modelagem de escolhas ajuda as marcas a fazer previsões probabilísticas sobre o comportamento de tomada de decisão dos clientes.

Como uma marca deve se concentrar em seu público-alvo, a modelagem de escolhas ajuda as marcas a usar suas técnicas de mineração de dados de tal maneira, para que possam usar seus esforços máximos em clientes que provavelmente farão uma compra válida. A modelagem de opções é usada para identificar os fatores mais importantes que ajudam o cliente a fazer sua escolha.

Com base em variáveis ​​como locais, compras anteriores e atitudes, a modelagem de escolhas ajuda as marcas a decidir a probabilidade de os clientes fazerem uma escolha de marketing. Ao investir na modelagem de opções, as marcas podem facilmente ajudar a aumentar suas vendas de maneira abrangente.

  1. Indução de regras

Esse tipo de técnica de mineração de dados ajuda a desenvolver regras formais baseadas em um conjunto de observações; a indução de regras é outra ferramenta de mineração de dados. As regras extraídas dessa técnica de mineração de dados podem ser usadas para representar um modelo científico do software de mineração de dados ou padrões locais nos dados.

Além disso, o paradigma de indução é a regra de associação. A regra de associação é o processo de descobrir relacionamentos atraentes entre variáveis, especialmente em grandes bancos de dados.

Uma técnica usada no software de mineração de dados, ajuda as marcas a descobrir regularidades entre determinados produtos. Por exemplo, se um cliente compra manteiga, há chances de comprar pão também.

O foco principal da regra de associação é entender que, se um cliente estiver executando uma função específica, digamos A, a probabilidade de ele executar a função B também será alta.

Esse entendimento pode ajudar as marcas a não apenas prever vendas, mas também criar soluções inteligentes de marketing que incluem preços promocionais e melhores colocações de produtos em lojas e shoppings.

  1. Redes neurais

Uma etapa formativa do processo de tecnologia de mineração de dados, as redes neurais têm seus próprios conjuntos de benefícios e vantagens. A maior vantagem de uma rede neural é que ela cria modelos preditivos altamente precisos que podem ser aplicados a um grande número de problemas de maneira eficaz.

Existem dois tipos de rede, neural e artificial. As verdadeiras redes neurais são biológicas, a saber, o cérebro humano capaz de fazer padrões e previsões.

No processo, faz as escolhas em relação à situação. Os artificiais são aqueles programas que são implementados nos sistemas de computador.

As redes neurais artificiais derivam seu nome do desenvolvimento histórico em que os cientistas tentaram fazer com que o software pensasse da maneira do cérebro humano.

Embora o cérebro seja uma coisa muito mais complexa, as redes neurais podem executar muitas tarefas que o cérebro humano também pode.

É difícil dizer quando redes neurais foram empregadas para ferramentas de mineração de dados, mas um estudo dessa técnica de mineração de dados foi descoberto durante a Segunda Guerra Mundial.

Desde então, uma rede neural percorreu um longo caminho e muitos analistas de dados a utilizam para resolver problemas de previsão do mundo real e, em geral, melhorar os resultados de algoritmos também.

Além disso, muitos dos maiores avanços nas redes neurais têm sido a aplicação de problemas como melhorar a previsão do cliente ou a detecção de fraudes, o que significa que eles podem ajudar as marcas a descobrir novos e melhores métodos de conexão com os clientes.

De fato, as redes neurais ajudaram com sucesso marcas e organizações a lidar com muitos problemas, como detectar o uso fraudulento de cartões de crédito.

Eles também foram aplicados em áreas militares, como condução automática de veículos não tripulados, para corrigir a pronúncia das palavras em inglês a partir do texto escrito.

Claramente, uma das coisas mais difíceis para uma marca é decidir qual técnica de mineração de dados pode ser a escolha certa.

Isso ocorre porque a melhor técnica de mineração de dados a ser usada depende do tipo de problemas enfrentados pela marca, que eles desejam resolver usando a técnica de mineração de dados.

Às vezes, uma tentativa e erro ajuda uma marca a resolver esse problema de uma maneira melhor. Dito isto, também é uma realidade que os mercados, os clientes estejam constantemente mudando e sejam de natureza completamente dinâmica.

Essa dinâmica garantiu que não haja uma técnica perfeita de mineração de dados, porque é quase impossível prever o futuro de maneira bem-sucedida.

É por isso que as técnicas de mineração de dados são importantes, pois podem ajudar cientistas e organizações a usar software relevante de mineração de dados e a se adaptar a esse ambiente e economia em mudança de uma maneira muito melhor.

Isso pode ajudar a criar modelos que ajudarão a antecipar uma mudança de maneira muito mais focada e aprimorada, porque quanto mais modelos existem para técnicas de mineração de dados, mais valor comercial pode ser criado para a marca.

As técnicas gerais de mineração de dados estão ajudando as marcas a entender as ferramentas de mineração de dados de uma maneira muito mais científica e sistemática, capacitando e garantindo uma melhor conexão da marca, por um lado, e uma melhor história de crescimento, por outro.

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Este foi um guia para técnicas de mineração de dados. Aqui discutimos as 8 técnicas importantes de mineração de dados que podem levar seus negócios à frente de maneira abrangente e bem-sucedida. Você também pode conferir os seguintes cursos para aprender sobre mineração de dados -

  1. Técnicas de mineração de dados usando o SAS Enterprises Miner
  2. Introdução à mineração de dados
  3. Segurança e pirataria de TI - Mineração de dados

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Big Data