Técnicas de mineração de dados - As 7 principais técnicas de mineração de dados para obter melhores resultados

Índice:

Anonim

Introdução às técnicas de mineração de dados

Neste tópico, vamos aprender sobre as técnicas de mineração de dados, pois o avanço no campo da tecnologia da informação deve levar a um grande número de bancos de dados em várias áreas. Como resultado, é necessário armazenar e manipular dados importantes que podem ser usados ​​posteriormente para a tomada de decisões e o aprimoramento das atividades dos negócios.

O que é mineração de dados?

Data Mining é o processo de extrair informações e padrões úteis de enormes dados. A Mineração de Dados inclui coleta, extração, análise e estatística de dados. Também é conhecido como processo de descoberta de conhecimento, mineração de conhecimento de dados ou análise de dados / padrões. Data Mining é um processo lógico de encontrar informações úteis para descobrir dados úteis. Depois que as informações e os padrões são encontrados, eles podem ser usados ​​para tomar decisões para o desenvolvimento do negócio. As ferramentas de mineração de dados podem dar respostas às suas várias perguntas relacionadas aos seus negócios, que eram muito difíceis de resolver. Eles também prevêem as tendências futuras que permitem que os empresários tomem decisões proativas.

A mineração de dados envolve três etapas. Eles são

  • Exploração - Nesta etapa, os dados são limpos e convertidos em outro formulário. A natureza dos dados também é determinada
  • Identificação do padrão - O próximo passo é escolher o padrão que fará a melhor previsão
  • Implantação - Os padrões identificados são usados ​​para obter o resultado desejado.

Benefícios da mineração de dados

  • Previsão automatizada de tendências e comportamentos
  • Pode ser implementado em novos sistemas, bem como em plataformas existentes
  • Ele pode analisar um enorme banco de dados em minutos
  • Descoberta automatizada de padrões ocultos
  • Existem muitos modelos disponíveis para entender facilmente dados complexos
  • É de alta velocidade, o que facilita para os usuários analisar uma enorme quantidade de dados em menos tempo
  • Produz previsões aprimoradas

Lista de 7 técnicas importantes de mineração de dados

Uma das tarefas mais importantes na mineração de dados é selecionar a técnica correta de mineração de dados. A técnica de mineração de dados deve ser escolhida com base no tipo de negócio e no tipo de problema que sua empresa enfrenta. Uma abordagem generalizada deve ser usada para melhorar a precisão e o custo-benefício do uso de técnicas de mineração de dados. Existem basicamente sete técnicas principais de mineração de dados, discutidas neste artigo. Existem também muitas outras técnicas de mineração de dados, mas essas sete são consideradas mais frequentemente usadas pelos empresários.

  • Estatisticas
  • Agrupamento
  • Visualização
  • Árvore de decisão
  • Regras de associação
  • Redes neurais
  • Classificação

  1. Técnicas estatísticas

A estatística de técnicas de mineração de dados é um ramo da matemática relacionado à coleta e descrição de dados. A técnica estatística não é considerada como uma técnica de mineração de dados por muitos analistas. Ainda assim, ajuda a descobrir os padrões e a construir modelos preditivos. Por esse motivo, o analista de dados deve possuir algum conhecimento sobre as diferentes técnicas estatísticas. No mundo de hoje, as pessoas precisam lidar com uma grande quantidade de dados e extrair padrões importantes deles. As estatísticas podem ajudá-lo em maior medida a obter respostas para perguntas sobre seus dados, como

  • Quais são os padrões em seu banco de dados?
  • Qual é a probabilidade de um evento ocorrer?
  • Quais padrões são mais úteis para os negócios?
  • Qual é o resumo de alto nível que pode fornecer uma visão detalhada do que há no banco de dados?

As estatísticas não apenas respondem a essas perguntas, como também ajudam a resumir os dados e contá-los. Também ajuda a fornecer informações sobre os dados com facilidade. Através de relatórios estatísticos, as pessoas podem tomar decisões inteligentes. Existem diferentes formas de estatística, mas a técnica mais importante e útil é a coleta e contagem de dados. Existem várias maneiras de coletar dados como

  • Histograma
  • Significar
  • Mediana
  • Modo
  • Variação
  • Máx.
  • Mín.
  • Regressão linear

  1. Técnica de agrupamento

O clustering é uma das técnicas mais antigas usadas na mineração de dados. A análise de clustering é o processo de identificação de dados semelhantes entre si. Isso ajudará a entender as diferenças e semelhanças entre os dados. Às vezes, isso é chamado de segmentação e ajuda os usuários a entender o que está acontecendo no banco de dados. Por exemplo, uma companhia de seguros pode agrupar seus clientes com base em renda, idade, natureza da apólice e tipo de sinistros.

Existem diferentes tipos de métodos de cluster. Eles são os seguintes

  • Métodos de particionamento
  • Métodos Aglomerativos Hierárquicos
  • Métodos baseados em densidade
  • Métodos baseados em grade
  • Métodos baseados em modelo

O algoritmo de cluster mais popular é o vizinho mais próximo. A técnica do vizinho mais próximo é muito semelhante ao agrupamento. É uma técnica de previsão em que, para prever o que é um valor estimado em um registro, procure registros com valores estimados semelhantes em um banco de dados histórico e use o valor de previsão do registro que está próximo ao registro não classificado. Essa técnica simplesmente afirma que os objetos que estão mais próximos um do outro terão valores de previsão semelhantes. Através deste método, você pode prever facilmente os valores dos objetos mais próximos com muita facilidade. O vizinho mais próximo é o mais fácil de usar a técnica, porque eles funcionam de acordo com o pensamento das pessoas. Eles também funcionam muito bem em termos de automação. Eles realizam cálculos complexos de ROI com facilidade. O nível de precisão dessa técnica é tão bom quanto as outras técnicas de mineração de dados.

Nos negócios, a técnica do vizinho mais próximo é mais frequentemente usada no processo de recuperação de texto. Eles são usados ​​para encontrar os documentos que compartilham as características importantes com o documento principal que foram marcados como interessantes.

  1. Visualização

A visualização é a técnica mais útil usada para descobrir padrões de dados. Essa técnica é usada no início do processo de mineração de dados. Atualmente, muitos tipos de pesquisa estão produzindo uma interessante projeção de bancos de dados, chamada de Perspectiva de Projeção. Há muitas técnicas de mineração de dados que produzirão padrões úteis para bons dados. Mas a visualização é uma técnica que converte dados ruins em bons dados, permitindo que diferentes tipos de métodos de mineração de dados sejam usados ​​na descoberta de padrões ocultos.

  1. Técnica de Árvore de Decisão de Indução

Uma árvore de decisão é um modelo preditivo e o próprio nome implica que ela se parece com uma árvore. Nesta técnica, cada ramo da árvore é visto como uma questão de classificação e as folhas das árvores são consideradas como partições do conjunto de dados relacionadas a essa classificação específica. Esta técnica pode ser usada para análise de exploração, pré-processamento de dados e trabalho de previsão.

A árvore de decisão pode ser considerada como uma segmentação do conjunto de dados original, onde a segmentação é feita por um motivo específico. Cada dado que se enquadra em um segmento tem algumas semelhanças em suas informações previstas. As árvores de decisão fornecem resultados que podem ser facilmente entendidos pelo usuário.

A técnica da árvore de decisão é usada principalmente pelos estatísticos para descobrir qual banco de dados está mais relacionado ao problema do negócio. A técnica de árvore de decisão pode ser usada para pré-processamento de Previsão e Dados.

O primeiro e mais importante passo nessa técnica é cultivar a árvore. O básico do cultivo da árvore depende de encontrar a melhor pergunta possível a ser feita em cada galho da árvore. A árvore de decisão para de crescer em qualquer uma das circunstâncias abaixo

  • Se o segmento contiver apenas um registro
  • Todos os registros contêm recursos idênticos
  • O crescimento não é suficiente para causar mais derramamento

CART, que significa Árvores de Classificação e Regressão, é um algoritmo de exploração e previsão de dados que seleciona as perguntas de uma maneira mais complexa. Ele tenta todos eles e, em seguida, seleciona uma melhor pergunta que é usada para dividir os dados em dois ou mais segmentos. Depois de decidir sobre os segmentos, ele novamente faz perguntas sobre cada um dos novos segmentos individualmente.

Outra tecnologia popular de árvore de decisão é o CHAID (Detector de Interação Automático de Qui-Quadrado). É semelhante ao CART, mas difere de uma maneira. O CART ajuda na escolha das melhores perguntas, enquanto o CHAID ajuda na escolha das divisões.

  1. Rede neural

A Rede Neural é outra técnica importante usada pelas pessoas atualmente. Essa técnica é mais frequentemente usada nos estágios iniciais da tecnologia de mineração de dados. A rede neural artificial foi formada a partir da comunidade de inteligência artificial.

As redes neurais são muito fáceis de usar, pois são automatizadas até certo ponto e, por isso, não se espera que o usuário tenha muito conhecimento sobre o trabalho ou o banco de dados. Mas para que a rede neural funcione com eficiência, você precisa saber

  • Como os nós estão conectados?
  • Quantas unidades de processamento serão usadas?
  • Quando o processo de treinamento deve ser interrompido?

Existem duas partes principais dessa técnica - o nó e o link

  • O nó - que corresponde livremente ao neurônio no cérebro humano
  • O link - que corresponde livremente às conexões entre os neurônios no cérebro humano

Uma rede neural é uma coleção de neurônios interconectados. que poderia formar uma única camada ou várias camadas. A formação de neurônios e suas interconexões são chamadas de arquitetura da rede. Há uma grande variedade de modelos de redes neurais e cada modelo tem suas próprias vantagens e desvantagens. Todo modelo de rede neural possui arquiteturas diferentes e essas arquiteturas usam procedimentos de aprendizado diferentes.

As redes neurais são uma técnica de modelagem preditiva muito forte. Mas não é muito fácil de entender, mesmo por especialistas. Cria modelos muito complexos que são impossíveis de entender completamente. Assim, para entender a técnica das redes neurais, as empresas estão descobrindo novas soluções. Duas soluções já foram sugeridas

  • A primeira solução é a rede Neural é empacotada em uma solução completa que permitirá que seja usada para uma única aplicação
  • A segunda solução é a ligação com serviços de consultoria especializados

A rede neural tem sido usada em vários tipos de aplicações. Isso foi usado no negócio para detectar fraudes ocorridas no negócio.

  1. Técnica de regra de associação

Essa técnica ajuda a encontrar a associação entre dois ou mais itens. Ajuda a conhecer as relações entre as diferentes variáveis ​​nos bancos de dados. Ele descobre os padrões ocultos nos conjuntos de dados que são usados ​​para identificar as variáveis ​​e a ocorrência frequente de diferentes variáveis ​​que aparecem com as frequências mais altas.

A regra de associação oferece duas informações principais

  • Suporte - Hoe geralmente é a regra aplicada?
  • Confiança - com que frequência a regra está correta?

Essa técnica segue um processo de duas etapas

  • Encontre todos os conjuntos de dados que ocorrem com frequência
  • Crie regras fortes de associação a partir dos conjuntos de dados frequentes

Existem três tipos de regra de associação. Eles são

  • Regra de associação multinível
  • Regra de associação multidimensional
  • Regra Quantitativa de Associação

Essa técnica é usada com mais frequência no setor de varejo para encontrar padrões nas vendas. Isso ajudará a aumentar a taxa de conversão e, assim, aumenta o lucro.

  1. Classificação

A classificação das técnicas de mineração de dados é a técnica de mineração de dados mais usada, que contém um conjunto de amostras pré-classificadas para criar um modelo que pode classificar o grande conjunto de dados. Essa técnica ajuda a obter informações importantes sobre dados e metadados (dados sobre dados). Essa técnica está intimamente relacionada à técnica de análise de cluster e usa a árvore de decisão ou o sistema de rede neural. Existem dois processos principais envolvidos nessa técnica

  • Aprendizagem - Nesse processo, os dados são analisados ​​pelo algoritmo de classificação
  • Classificação - Nesse processo, os dados são usados ​​para medir a precisão das regras de classificação

Existem diferentes tipos de modelos de classificação. Eles são os seguintes

  • Classificação por indução de árvore de decisão
  • Classificação Bayesiana
  • Redes neurais
  • Máquinas de vetores de suporte (SVM)
  • Classificação baseada em associações

Um bom exemplo de uma técnica de classificação é o provedor de email.

Conclusão:

Neste artigo, conhecemos as importantes técnicas de mineração de dados. E as características e especificações de cada uma das técnicas são explicadas em detalhes. A Mineração de Dados provou ser uma ferramenta importante em muitas áreas de negócios e as técnicas são melhor utilizadas na solução de um problema. Portanto, é muito crucial que as empresas usem técnicas de mineração de dados para ajudar as pessoas de negócios a tomar decisões inteligentes. Nenhuma técnica única pode ser usada para resolver o problema nos negócios. Todas as técnicas de mineração de dados devem andar de mãos dadas para resolver um problema.

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  5. Tipos de Clustering | Tipos principais com exemplos