Introdução aos modelos em mineração de dados

O Data Mining usa dados brutos para extrair informações ou, de fato, extrair as informações necessárias dos dados. A Mineração de Dados é usada nas mais diversas aplicações, incluindo previsão de modelo político, previsão de modelo climático, previsão de ranking de sites etc. Além desses, a mineração de dados também é usada em organizações que usam big data como fonte de dados brutos para extrair os dados necessários. dados que podem silenciar o complexo de cada vez.

Técnicas usadas na mineração de dados

O modo de mineração de dados é criado aplicando o algoritmo sobre os dados brutos. O modelo de mineração é mais do que o manipulador de algoritmos ou metadados. É um conjunto de dados, padrões, estatísticas que podem ser reparados em novos dados que estão sendo fornecidos para gerar previsões e obter alguma inferência sobre os relacionamentos. A seguir, estão algumas das técnicas usadas na mineração de dados.

1. Técnica Descritiva de Mineração de Dados

Essa técnica geralmente é preferida para gerar tabulação cruzada, correlação, frequência etc. Essas técnicas descritivas de mineração de dados são usadas para obter informações sobre a regularidade dos dados, usando dados brutos como entrada e para descobrir padrões importantes. As outras aplicações disso, a análise é entender os grupos cativantes na área mais ampla dos dados brutos.

2. Técnica Preditiva de Mineração de Dados

O principal objetivo da técnica de mineração preditiva é identificar resultados futuristas em vez da tendência atual. Existem muitas funções usadas para a previsão do valor alvo. As técnicas que se enquadram nessa categoria são a classificação, regressão e análise de séries temporais. A modelagem de dados é uma compulsão para essa análise preditiva, que usa algumas variáveis ​​para prever dados futuristas incertos para outras variáveis.

Tipos de modelos na mineração de dados

Alguns dos modelos de mineração de dados são mencionados abaixo, juntamente com sua descrição:

1. Modelos de reivindicação de fraude

A fraude é o desafio enfrentado por muitas indústrias e, especialmente, pela indústria de seguros. Esses setores precisam prever constantemente o uso de dados brutos para que as reivindicações de fraude possam ser entendidas e adotadas. Podemos rastrear as reivindicações que chegam na forma de dados brutos e identificar a probabilidade de serem fraudulentas, o que pode resultar em grandes economias para a companhia de seguros.

2. Modelos de clones de clientes

O modelo de clone do cliente pode prever quais clientes em potencial têm maior probabilidade de responder com base nas características dos "melhores clientes" da organização.

3. Modelos de resposta

Modelos preditivos de resposta de mineração de dados ajudam as organizações a identificar os padrões de uso que segregam sua base de clientes, para que a organização possa estabelecer contato com esses clientes. Esse modelo de resposta é o melhor método para prever e identificar a base de clientes ou possíveis clientes em potencial para um determinado produto em que a oferta está alinhada ao uso de um modelo desenvolvido. Esses tipos de modelos são aplicados na identificação de clientes com alta probabilidade de possuir a característica de serem direcionados.

4. Modelos preditivos de receita e lucro

Os modelos de previsão de receita e lucro combinam as características de resposta ou não resposta com uma determinada estimativa de receita, especialmente se os tamanhos solicitados, as margens diferirem amplamente ou o faturamento mensal. Como sabemos que nem todas as respostas têm o mesmo valor ou o mesmo valor, e o modelo que pode aumentar as respostas não gera necessariamente lucro. A técnica preditiva de receita e lucro indica que os respondentes com maior probabilidade de aumentar a receita ou a margem delta de lucro com a resposta do que os outros respondentes. Esses são alguns dos tipos de modelo e existem muitos outros que podem ajudar a mesclar os dados necessários do conjunto de dados brutos.

Algoritmos de mineração de dados

Existem muitos algoritmos de mineração de dados presentes, discutiremos alguns deles aqui. Vamos ver por que exigimos que o algoritmo extraia os dados. No mundo de hoje, onde a geração de dados é enorme e o big data é bastante comum, precisamos ter algum tipo de algoritmo que precisa ser aplicado a eles para prever o padrão e a análise. Temos algoritmos diferentes baseados no modelo de mineração que queremos aplicar aos nossos dados. Alguns deles são mostrados abaixo:

1. Algoritmo Naive Bayes

O algoritmo Naive Bayes é baseado no teorema bayesiano e esse algoritmo é usado quando temos dimensões de dados maiores. O classificador bayesiano é capaz de fornecer a saída possível inserindo os dados brutos. Aqui também há a possibilidade de adicionar os novos dados brutos no tempo de execução e obter as previsões. Um classificador Bayes ingênuo considerará todas as probabilidades antes de se comprometer com a saída.

2. Algoritmo da RNA

Esse algoritmo de RNA é inspirado em redes neurais biológicas e é como uma arquitetura de computador típica. Esse algoritmo usa funções de aproximação em um grande número incerto de dados para obter algum padrão. Eles geralmente são representados como um sistema de neurônios interconectados que podem receber entrada e executar o cálculo para fornecer a saída.

3. Algoritmo SVM

Esse algoritmo SVM ganhou muita atenção na última década e é aplicado à mais ampla gama de aplicativos. Este algoritmo é baseado na teoria estatística de aprendizado e no princípio estrutural de avaliação e minimização de riscos. Ele tem a capacidade de identificar os limites de decisão e também é chamado de hiperplano que pode produzir uma separação ideal de classes e, assim, criar a maior distância possível entre o hiperplano segregador. O SVM é a técnica de classificação mais robusta e precisa, mas tem a desvantagem de maior custo e tempo.

Vantagens dos modelos de mineração de dados

Existem muitas vantagens dos modelos de mineração de dados e alguns deles estão listados abaixo:

  • Esses modelos ajudam a organização a identificar o padrão de compras do cliente e sugerem as etapas apropriadas que podem ser tomadas para aumentar a receita.
  • Esses modelos podem nos ajudar a aumentar a otimização do site, para que o cliente possa descobrir facilmente o material necessário.
  • Esses modelos nos ajudam com campanhas de marketing que identificam a área e os métodos favoráveis.
  • Isso nos ajudará a identificar a parte do cliente e suas necessidades para que os produtos necessários possam ser fornecidos
  • Ajuda a aumentar a lealdade à marca.
  • Ajuda a medir a lucratividade dos fatores de aumento de receita.

Conclusão

Portanto, vimos a definição de mineração de dados e por que ela é necessária e entendida a diferença entre os modelos descritivos e preditivos de data ming. Além disso, vimos alguns modelos de combinação de dados e alguns algoritmos que ajudam a organização a obter uma melhor compreensão dos dados brutos. No último, vimos algumas vantagens com os modelos de mineração de dados.

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Este é um guia para modelos em mineração de dados. Aqui discutimos os tipos mais importantes de modelos na mineração de dados, além de vantagens e algoritmos. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -

  1. Quais são os tipos de mineração de dados?
  2. Lista dos principais aplicativos de mineração de dados
  3. Componentes da arquitetura de mineração de dados
  4. Pergunta da entrevista sobre mineração de dados

Categoria:

Big Data