O que é mineração de dados?

Também é conhecido como descoberta de conhecimento ou descoberta de dados. Como todos sabemos, muitas organizações grandes são operadas em locais diferentes e cada local gera grandes volumes de dados (uma forma de terabytes a petabytes) e é necessário que as empresas tomem decisões de todas essas fontes para tomar uma decisão estratégica. Para analisar, gerenciar e tomar decisões rápidas, precisamos transformar em todos os domínios. O método de extrair informações úteis de um repositório de dados é chamado de mineração de dados. Eles se concentram na descoberta orientada a dados, respectivamente. Essas tarefas podem ser categorizadas de duas maneiras: Preditiva e Descritiva. Para processar os petabytes de dados de mineração de dados, são necessários clusters de supercomputadores e computadores. Os tipos de mineração de dados incluem aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Definição

É uma tecnologia poderosa com grande potencial para extrair dados / padrões preditivos ocultos do grande repositório (bancos de dados, texto, imagens) que utiliza métodos científicos, algoritmos para extrair o conhecimento dos dados (um tipo de dados é estruturado) de diferentes formas. É um processo analítico para explorar uma grande quantidade de dados aplicando padrões de detetive a esses dados para obter novos subconjuntos de dados para melhorar o processo de negócios e a tomada de decisão.

Noções básicas sobre mineração de dados

A mineração geralmente é feita em um banco de dados com diferentes conjuntos de dados e é armazenada em formato de estrutura. Assim, informações ocultas são descobertas; por exemplo, serviços online como o Google exigem grandes quantidades de dados para anunciar seus usuários; nesse caso, a mineração analisa a pesquisa. processo para consultas para fornecer dados de classificação relevantes. As ferramentas e técnicas utilizadas no processo de mineração são classificações (prever o caso mais provável), associação (identificar variáveis relacionadas entre si), previsão (prever o valor de uma variável com a outra). Para um bom reconhecimento de padrões, ele usa o aprendizado de máquina. Uma ampla variedade de algoritmos é implementada para obter informações relevantes das consultas.

Como o Data Mining facilita o trabalho?

Eles facilitam o trabalho prevendo o comportamento do cliente e usam essas ferramentas para pesquisar padrões de dados. Transforma dados brutos em informações estruturadas. As etapas envolvidas neste processo são:

Eles extraem e carregam dados em um armazém de dados (que requer pré-processamento), que são armazenados no banco de dados multidimensional (que divide, analisa e analisa o formato cúbico).
Usando o software Application, eles fornecem acesso a dados para analistas de negócios.
Apresentar essas informações em um formato facilmente compreensível, como gráficos.
Precisa aumentar o volume e a diversidade de dados.

Em resumo, podemos dizer que funciona em três etapas simples. Eles são a preparação de dados (exploração), escolhendo vários modelos para construção e validação, estágio de implantação (gerar resultados esperados). Por outro lado, não é tão simples trabalhar, é essencial que a mineração de dados entenda o que e como ela pode ser implementada em todos os fluxos de dados, com a respectiva produção massiva de dados nas organizações. Exemplos de mineração de dados incluem comércio eletrônico, gerenciamento de relacionamento com clientes, bancos, serviços de saúde, principal essencial em marketing. Em todas essas aplicações, os algoritmos de dataminação são aplicados para preparar previsões e extrair padrões de dados.

Principais empresas de mineração de dados

Muitas das principais empresas líderes usam esse domínio para garantir o sucesso do mercado, aumentar as receitas e identificar clientes para melhorar seus negócios. Eles são :

Google - Pesquisando informações relevantes nas consultas.
Cignus Web
Oráculo
IBM e SAP
Datum Informatics
IBM Cognos - análise de autoatendimento de BI
Hewlett Packard Enterprise
Instituto SAS - Serviços de mineração de dados.
WizSoft,
Tecnologias Neurais - fornece produtos e serviços.
Amazon - Serviço de produto.
Delta - Serviço Aéreo (Monitorando o feedback do cliente).
Sun tech - serviço de pesquisa na Web

Os vários subconjuntos de mineração de dados

Algumas das técnicas de mineração incluem previsão, classificação, regressão, agrupamento, associação, árvores de decisão, detecção de regras, vizinho mais próximo. Ele divide os conjuntos de dados em dois tipos. Eles são um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. Os outros subconjuntos de mineração de dados em relação aos dados são ciência de dados, análise de dados, aprendizado de máquina, big data, visualização de dados. A principal diferença entre eles é que a mineração ainda é analista e cria um algoritmo para descobrir a estrutura dos dados. A mineração reúne os dados primeiro e faz o processo indutivo, enquanto outros não encontram padrões.

O que você pode fazer com a mineração de dados?

Precisamos considerar a mineração de dados como primitiva, porque ela melhora o atendimento ao cliente e aumenta o serviço de produção. Com isso, podemos otimizar os dados analisando-os em campos como assistência médica, telecomunicações, manufatura, finanças e seguros. É orientado para aplicações e está menos preocupado em encontrar relações com variáveis. Ajuda uma organização a economizar dinheiro, identifica padrões de compras em um supermercado, define novos clientes e prediz taxas de resposta. Ele trabalha com três tipos de dados: metadados (dados sobre si mesmo), dados transacionais e não operacionais. O governo faz uso da mineração de dados para rastrear a fraude, rastrear a estratégia do jogo e a venda cruzada.

Trabalhando com mineração de dados

O processo inicial inclui a limpeza dos dados de diferentes fontes, o que é uma parte essencial. Para fazer isso, eles usam várias técnicas chamadas análise estatística, aprendizado de máquina. Uma ferramenta de visualização de dados é uma das ferramentas versáteis para mineração de dados. O método usado para trabalhar com isso é chamado de modelagem preditiva. O processo de mineração de dados consiste em exploração, validação / verificação, implantação. A tarefa envolve

A declaração do problema é gerada.
Entenda os dados com o segundo plano.
Implementando abordagens de modelagem.
Identificando a medição de desempenho e interpretando os dados.
Visualizando os dados com resultados.

Funciona com algumas ferramentas como Rapid Miner, Orange, que são todas de código aberto. As técnicas de modelagem usadas aqui são Redes Bayesianas, Redes Neurais, Árvores de Decisão, Regressão Linear e Logística, Algoritmos Genéticos, Conjuntos Fuzzy. A principal tarefa da mineração de dados é:

Classificação
Agrupamento
Regressão
Summarization
Modelagem de Dependências
Descobrir detecção

Vantagens da mineração de dados

Há muitas vantagens, alguns pontos são dados abaixo:

Eles melhoram o planejamento e as decisões que tomam o processo e maximizam a redução de custos.
É fácil para o usuário analisar uma enorme quantidade de dados em um processo rápido.
Eles são úteis para prever tendências futuras pela tecnologia utilizada. E Outra popularidade das tecnologias de mineração de dados são as interfaces gráficas que facilitam os programas.
Eles nos ajudam a encontrar atos fraudulentos na análise de mercado e na mineração de dados de fabricação melhoram a usabilidade, o design. Eles também podem ser usados para fins não relacionados a marketing.
Melhore as receitas da empresa e reduz o custo nos negócios.
Eles são usados em diferentes domínios, como agricultura, medicina, genética, bioinformática e análise sentimental.
Ajuda os profissionais de marketing a prever o comportamento de compra do produto e foram utilizados para engenharia de energia elétrica e para uma melhor compreensão do cliente.
Eles também ajudam nas transações com cartão de crédito e na detecção fraudulenta.
A mineração é amplamente usada na agricultura para prever problemas de fermentação usando a abordagem K-Means.

Habilidades necessárias de mineração de dados

Para se tornar um profissional de minerador de dados, eles precisam de uma tecnologia única e habilidades interpessoais. As habilidades técnicas incluem ferramentas analíticas como MySQL, Hadoop e linguagens de programação como Python, Perl, Java. E precisa entender conceitos estatísticos, Indução de conhecimento, Estruturas e algoritmos de dados e conhecimento prático do Hadoop e MapReduce. São necessárias habilidades nas seguintes áreas, como DB2, ferramentas ETL, Oracle. Se você deseja se destacar de outro minerador de dados, a necessidade de aprender Machine Learning é muito importante. Para identificar padrões de dados, é obrigatório o básico da matemática para descobrir números, proporções, co-relações e etapas de regressão. Para ensinar é preciso ter um conceito de banco de dados como esquemas, relacionamentos, estrutura de consulta de linguagem. Um especialista em mineração de dados deve ter conhecimento em Business Intelligence, especialmente software de programação e experiência no sistema operacional, especialmente Linux, e também uma sólida experiência em ciência de dados para dar passos fortes em uma carreira.

Por que devemos usar a mineração de dados?

Ela está no topo das principais tecnologias que têm mais impacto nas organizações nos próximos anos, e é por isso que a mineração é importante. Eles ajudam a explorar e identificar padrões de dados. Eles estão conectados ao armazém de dados e às redes neurais responsáveis pela extração. Em marketing, a segmentação e o clustering rastreiam o comportamento de compra. Para pesquisas relevantes na mineração de documentos, a mineração extrai as páginas da Web. Sua responsabilidade inclui a realização de pesquisas em análise de dados e interpretação de resultados. Um uso importante da mineração de dados é ajudar a detecção de fraudes e desenvolver modelos para entender as características com base nos padrões. A mineração é usada para auxiliar na coleta de observações e na busca de correlações e relações entre os fatos. As funcionalidades incluem caracterização de dados, análise de outlier, discriminação de dados, análise de associação e agrupamento.

A chave para o sucesso na mineração são:

Fonte de dados
Algoritmos apropriados
Mineração científica
Maior velocidade de processamento

Escopo de mineração de dados

A mineração frequente de padrões ampliou a análise de dados e possui uma pontuação profunda nas metodologias de mineração. A mineração tem um escopo enorme em grandes e pequenas organizações com perspectivas notáveis. Eles têm previsões automatizadas de tendências, incluindo encontrar fraudes e maximizar o retorno sobre o investimento no futuro. Descoberta de padrões desconhecidos do passado. As técnicas usadas na mineração são conceitos avançados, como lógica neural e difusa, para melhorar seus resultados e obter rapidamente recursos da pesquisa. Você pode encontrar um escopo futuro em Datamining distribuído, Mineração de dados de sequência, Mineração de dados geográficos e espaciais, Multimídia.

Por que precisamos da mineração de dados?

No mundo dos negócios de hoje, a mineração de dados tem sido usada em diferentes setores para fins analíticos - tudo o que o usuário precisa é de informações claras, isso aumenta o escopo da mineração de dados. Com essa técnica, podemos analisar os dados e convertê-los em dados significativos, o que ajuda a tomar decisões e previsões inteligentes em uma organização. Na indústria de TI, a mineração acelera a Internet e o tempo de resposta do site é fácil com a ajuda da ferramenta de mineração. Empresas paramédicas podem extrair conjuntos de dados para identificar agentes. Você será capaz de examinar o comportamento do cliente, encontrar padrões e relações e prever futuras estratégias de negócios. Elimina tempo e mão de obra necessários para classificar grandes bancos de dados. Eles fornecem uma identificação clara de padrões ocultos para superar os riscos nos negócios. A mineração de dados identifica valores discrepantes nos dados. Ajuda a entender o cliente e melhorar seu serviço para atingir a meta do usuário.

Quem é o público certo para aprender as tecnologias de mineração de dados?

O público certo é gerentes de TI, analistas de dados que buscam crescimento na carreira e aprimoram o gerenciamento de dados, ferramentas para mineração de dados bem-sucedida.
Especialistas que trabalham em ferramentas de data warehouse e relatórios e inteligência de negócios.
Pode ser usado por iniciantes com boas habilidades lógicas e analíticas.
Programadores de software, consultores six sigma.

Como essa tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?

O mundo da ciência de dados oferece mais posições nas organizações. A demanda por especialistas em mineradores é vital, pois as empresas procuram especialistas com excelentes habilidades e experiência em mineração de dados. O minerador de dados usa software estatístico para analisar dados e melhorar as soluções de negócios. Um especialista em mineração de dados é um papel essencial na equipe de ciência de dados e, portanto, seu potencial é mais valorizado em empresas de todos os tamanhos.

Conclusão

Está crescendo rapidamente a tecnologia no mundo atual, pois todos precisam que seus dados sejam usados na abordagem correta para obter informações precisas. Redes sociais como Facebook, Twitter etc. e compras on-line como a Amazon, são os dados que descrevem os dados que foram coletados e capturados. Precisamos extrair fatos estratégicos desses dados. Para esse fim, a mineração de dados está evoluindo globalmente. Eles combinam-se com big data e aprendizado de máquina para obter melhores insights com a organização. É tudo sobre prever o futuro para análise. Como as empresas continuam atualizando, elas precisam acompanhar as últimas tendências de mineração para superar competições desafiadoras. Enquanto isso, a mineração ajuda a obter informações baseadas no conhecimento. E essa tecnologia pode ser usada em muitas aplicações da vida real, como telecomunicações, biomédico, marketing e finanças, indústria de varejo.

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