Introdução aos tipos de mineração de dados
O termo “Mineração de Dados” significa que precisamos examinar um grande conjunto de dados e extrair dados do mesmo para retratar a essência do que os dados querem dizer. Muito parecido com o modo como a mineração de carvão é feita, onde o carvão subterrâneo é extraído usando várias ferramentas, a mineração de dados também possui ferramentas associadas para tirar o melhor proveito dos dados. Uma má interpretação muito comum da mineração de dados é que ela é pensada como algo em que tentamos extrair novos dados, mas nem sempre é verdade. Também se refere a algo em que tentamos obter significado dos dados que já temos. Assim, a mineração de dados em si é um vasto campo em que os próximos parágrafos nos aprofundaremos especificamente nas ferramentas da Mineração de Dados. Neste artigo, discutiremos os tipos de mineração de dados.
O que é mineração de dados?
Conforme discutido anteriormente sobre mineração de dados, a mineração de dados é um processo em que tentamos tirar o melhor proveito dos dados. As ferramentas de mineração de dados agem como uma ponte entre os dados e as informações dos dados. Em alguns blogs, a mineração de dados também é denominada descoberta de conhecimento. Aqui gostaríamos de dar uma breve idéia sobre o processo de implementação da mineração de dados, para que a intuição por trás da mineração de dados seja clara e se torne fácil para os leitores entenderem. Abaixo do fluxograma representa o fluxo:
No processo discutido acima, existem ferramentas em cada nível e tentaríamos mergulhar profundamente nas mais importantes.
Tipos de mineração de dados
A mineração de dados pode ser realizada nos seguintes tipos de dados:
1. Suavização (preparar os dados)
Esse método específico de técnica de mineração de dados é parte do gênero de preparação dos dados. O principal objetivo dessa técnica é remover o ruído dos dados. Aqui algoritmos como exponencial simples, a média móvel são usados para remover o ruído. Durante a análise exploratória, essa técnica é muito útil para visualizar tendências / sentimentos.
2. Agregação (Preparar os Dados)
Como o termo sugere, um grupo de dados é agregado para obter mais informações. Essa técnica é empregada para fornecer uma visão geral dos objetivos de negócios e pode ser executada manualmente ou usando software especializado. Essa técnica geralmente é empregada no big data, pois o big data não fornece as informações necessárias como um todo.
3. Generalização (preparar os dados)
Novamente, como o nome sugere, essa técnica é empregada para generalizar os dados como um todo. Isso é diferente da agregação, de maneira que os dados durante a generalização não são agrupados para obter mais informações, mas, por sua vez, todo o conjunto de dados é generalizado. Isso permitirá que um modelo de ciência de dados se adapte aos pontos de dados mais recentes.
4. Normalização (Preparar os Dados)
Nesta técnica, cuidados especiais são empregados nos pontos de dados para trazê-los para a mesma escala para análise. Por exemplo, a idade e o salário de uma pessoa caem em diferentes escalas de medição, portanto, plotá-las em um gráfico não nos ajudará a obter informações úteis sobre as tendências presentes como um recurso coletivo. Usando a normalização, podemos colocá-los em uma escala igual para que a comparação de maçã para maçã possa ser realizada.
5. Seleção de atributos / recursos (preparar os dados)
Nesta técnica, empregamos métodos para executar uma seleção de recursos para que o modelo usado para treinar os conjuntos de dados possa implicar valor para prever os dados que ele não viu. Isso é muito análogo a escolher a roupa certa a partir de um guarda-roupa cheio de roupas para se adequar ao evento. Recursos não relevantes podem afetar negativamente o desempenho do modelo, sem falar em melhorar o desempenho.
6. Classificação (modelar os dados)
Nesta técnica de mineração de dados, lidamos com grupos conhecidos como "classes". Nesta técnica, empregamos os recursos selecionados (como discutido no ponto acima) coletivamente para grupos / categorias. Por exemplo, em uma loja, se tivermos que avaliar se uma pessoa comprará um produto ou não, há um número "n" de recursos que podemos usar coletivamente para obter um resultado de Verdadeiro / Falso.
7. Rastreamento de Padrões
Essa é uma das técnicas básicas empregadas na mineração de dados para obter informações sobre tendências / padrões que podem ser exibidos pelos pontos de dados. Por exemplo, podemos determinar uma tendência de mais vendas durante um final de semana ou feriado, em vez de nos dias úteis ou dias úteis.
8. Análise de Outlier ou detecção de anomalias
Aqui, assim como o nome sugere, essa técnica é usada para encontrar ou analisar discrepâncias ou anomalias. Outliers ou anomalias não são pontos de dados negativos, são apenas algo que se destaca da tendência geral de todo o conjunto de dados. Ao identificar os outliers, podemos removê-los completamente do conjunto de dados, o que ocorre quando a preparação dos dados é concluída. Ou então, essa técnica é amplamente utilizada em conjuntos de dados de modelo para prever também valores discrepantes.
9. Clustering
Essa técnica é bastante semelhante à classificação, mas a única diferença é que não conhecemos o grupo no qual os pontos de dados caem após o agrupamento após a coleta de recursos. Esse método geralmente é usado no agrupamento de pessoas para segmentar recomendações de produtos semelhantes.
10. Regressão
Essa técnica é usada para prever a probabilidade de um recurso com a presença de outros recursos. Por exemplo, podemos formular a probabilidade do preço de um item em relação à demanda, concorrência e alguns outros recursos.
11. Rede Neural
Essa técnica é baseada no princípio de como os neurônios biológicos funcionam. Semelhante ao que os neurônios do corpo humano fazem, os neurônios de uma rede neural no trabalho de mineração de dados também atuam como unidade de processamento e conectam outro neurônio para transmitir as informações ao longo da cadeia.
12. Associação
Nesse método de mineração de dados, a relação entre diferentes recursos é determinada e, por sua vez, usada para encontrar padrões ocultos ou análises relacionadas é executada conforme os requisitos de negócios. Por exemplo, usando a associação, podemos encontrar recursos correlacionados entre si e, assim, enfatizar a remoção de qualquer pessoa, a fim de remover alguns recursos redundantes e melhorar o poder / tempo de processamento.
Conclusão
Para concluir, existem diferentes requisitos que devemos ter em mente enquanto a mineração de dados é realizada. É preciso ter muito cuidado com o resultado esperado para que as técnicas correspondentes possam ser usadas para atingir a meta. Embora a mineração de dados seja um espaço em evolução, tentamos criar uma lista exaustiva para todos os tipos de ferramentas na mineração de dados acima para os leitores.
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