O que é mineração de dados?
Antes de entendermos, primeiro conceitos e técnicas de mineração de dados, estudaremos a mineração de dados. A mineração de dados é um recurso da conversão de dados em algumas informações com conhecimento. Isso se refere ao processo de obtenção de novas informações, analisando uma grande quantidade de dados disponíveis. Usando várias técnicas e ferramentas, é possível prever as informações necessárias a partir dos dados, apenas se o procedimento seguido estiver correto. Isso é útil em vários setores para extrair algumas informações necessárias para análises futuras, reconhecendo alguns padrões nos dados existentes em bancos de dados, data warehouses, etc.
Tipos de dados na mineração de dados
A seguir, estão os tipos de dados nos quais a mineração de dados pode ser realizada:
- Bancos de dados relacionais
- Data warehouses
- DB avançado e repositórios de informações
- Bancos de dados orientados a objetos e relacionais a objetos
- Bancos de dados transacionais e espaciais
- Bancos de dados heterogêneos e herdados
- Banco de dados multimídia e de streaming
- Bancos de dados de texto
- Mineração de texto e mineração da Web
Processo de mineração de dados
Abaixo estão os pontos para o processo de mineração de dados:
1. Entendimento comercial
Essa é a primeira fase do processo de implementação da mineração de dados, onde todas as necessidades e o objetivo do negócio do cliente são claramente entendidos. Metas adequadas de mineração de dados são definidas tendo em vista o cenário atual nos negócios e outros fatores como recursos, suposições e restrições. Um plano adequado de mineração de dados deve ser detalhado e cumprir nossas metas de negócios e de mineração de dados.
2. Compreensão dos dados
Essa fase atua como uma verificação de integridade dos dados que foram coletados de vários recursos para os processos de mineração de dados. Primeiro, todos os dados das diferentes fontes são coletados relacionados ao cenário de negócios da organização, que pode estar nos vários bancos de dados, arquivos simples, etc. Os dados coletados são verificados se estão correspondendo corretamente, pois podem não ser relacionados.
Às vezes, os metadados também precisam ser verificados para reduzir os erros nos processos de mineração de dados. Várias consultas de mineração de dados são usadas para a análise dos dados corretos e, com base nos resultados, a qualidade dos dados pode ser verificada. Também ajuda a analisar se algum dado está ausente ou não.
3. Preparação de Dados
Esse processo consome o tempo máximo do projeto. Essa face inclui um processo chamado limpeza de dados para limpar os dados que foram coletados durante o processo de entendimento dos dados. O processo de limpeza de dados é usado para limpar os dados para excluir dados ruidosos inadequados para os dados com valores ausentes.
4. Transformação de Dados
No próximo estado, são executadas operações de transformação de dados que são usadas para alterar os dados para torná-los úteis para o processo de implementação de mineração de dados. Aqui, transformações como agregação, generalizações, normalização ou construção de atributos para preparar os dados para o processo de modelagem de dados.
5. Modelagem
Essa é a fase na mineração de dados em que a técnica adequada é usada para determinar os padrões de dados. O cenário variado deve ser criado para verificar a qualidade e a validade desse modelo e determinar se os objetivos que foram definidos no processo de entendimento de negócios estão sendo alcançados após a implementação dessas técnicas. O padrão encontrado neste processo é avaliado posteriormente e enviado para a implantação na equipe de operações de negócios, para ajudar a melhorar a política de negócios das organizações.
6. Avaliação
Nesta fase, é feita a avaliação adequada das descobertas de mineração de dados para permitir ou não a implementação dos processos de negócios. É feita uma comparação adequada com as descobertas e o plano de operações de negócios existente para avaliar adequadamente a alteração das informações encontradas que precisam ser adicionadas às operações de negócios atuais.
7. Implantação
Nesta fase, as informações concluídas usando processos de mineração de dados são transformadas em um formulário compreensível para as partes interessadas não técnicas. Para esse processo, é criado um plano de implantação adequado que inclui remessa, manutenção e monitoramento das informações encontradas. Dessa maneira, um relatório adequado do projeto é criado juntamente com as experiências e lições aprendidas durante o processo para entregar nossas descobertas de mineração de dados à equipe de operações de negócios.
Portanto, esse processo ajuda a melhorar a política de negócios de uma organização.
Técnicas de mineração de dados
As técnicas e tecnologias abaixo podem ajudar a aplicar o recurso de mineração de dados da maneira mais eficiente:
1. Acompanhe os padrões
O reconhecimento dos padrões no seu conjunto de dados é uma das técnicas básicas de mineração de dados. Os dados são observados em intervalos regulares para o reconhecimento de alguma aberração. Por exemplo, pode-se ver que, se uma pessoa em particular viaja por países diferentes, ela precisará reservar bilhetes regularmente, portanto, um cartão de crédito especial pode ser oferecido.
2. Classificação
É uma das técnicas complexas para mineração de dados em que precisamos criar várias categorias discerníveis usando vários atributos nos dados existentes. Essas categorias ajudam a chegar a várias conclusões para nosso uso futuro. Por exemplo, ao analisar os dados de tráfego na cidade, o tráfego da área pode ser classificado em baixo, médio e pesado. Isso ajudará os viajantes a prever o tráfego antes do tempo.
3. Associação
Essa técnica é semelhante à técnica de rastreamento de padrões, mas aqui está relacionada às variáveis vinculadas de forma dependente. Isso significa que o padrão para os dados relacionados é encontrado e vinculado aos dados existentes. O evento relacionado ao outro evento é rastreado e os padrões específicos são encontrados nesses dados. Por exemplo, os dados de rastreamento de arquivos para o tráfego em uma cidade específica também podem ser rastreados, os locais mais visitados em uma cidade. Isso também pode ajudar a rastrear lugares famosos a serem visitados na cidade.
4. Detecção de Outlier
Essa técnica está relacionada à extração de anomalias no padrão de dados. Por exemplo, a venda de um shopping gera um bom lucro nos 11 meses do ano, mas no último mês, as vendas caem tanto que levam a enfrentar perdas. Nesses casos, precisamos descobrir qual foi o fator que causou a redução nas vendas para que se possa evitá-lo na próxima vez. A técnica de encontrar essa distração no padrão regular faz parte da técnica de detecção Outlier.
5. Agrupamento
Essa técnica é semelhante à classificação, apenas a diferença é que ela seleciona o grupo de dados que possui algumas semelhanças e os coloca em um único grupo. Por exemplo, agrupando diferentes audiências de um cinema com base na frequência com que frequência eles aparecem nos programas, em que época eles aparecem com mais frequência e em qual gênero de filme eles procuram.
6. Regressão
Essa técnica ajuda a estabelecer a relação entre as 2 variáveis das quais uma análise pode depender. Aqui tentamos descobrir o padrão de mudança na variável, fixando as outras variáveis dependentes. Por exemplo, se precisarmos descobrir o padrão de vendas de um produto em um shopping, dependendo de sua disponibilidade, estação do ano, demanda etc. Isso pode levar o proprietário a fixar o preço da venda.
7. Previsão
A característica mais importante da mineração de dados é reduzir os riscos futuros e aumentar o lucro da organização, estudando os padrões existentes e históricos para riscos de vendas e crédito. Aqui, esse tipo de tecnologia nos ajuda a tomar decisões futuras, dependendo do padrão encontrado nos dados históricos e atuais, mantendo em mente as mudanças e os riscos do mercado. Essa técnica é mais útil para mineração de dados.
Ferramentas de mineração de dados
Não é necessário ter as tecnologias mais recentes para realizar a mineração de dados. Isso também pode ser feito usando os mais recentes sistemas de banco de dados e ferramentas simples que estão facilmente disponíveis em qualquer organização. Também é possível criar sua própria ferramenta quando a ferramenta apropriada estiver ausente. A ferramenta mais popular e amplamente utilizada na indústria são as seguintes:
1. Idioma R
Esta é uma ferramenta de código aberto usada para computação e gráficos estatísticos. Essa ferramenta ajuda no gerenciamento eficaz de dados e no recurso de armazenamento e todos esses recursos se devem às técnicas abaixo:
- Estatística
- Testes estatísticos clássicos
- Análise de séries temporais
- Classificação
- Técnicas Gráficas
2. Mineração de Dados Oracle
Essa ferramenta é conhecida popularmente como ODM, faz parte do Oracle Advanced Analytics Database. Essa ferramenta ajuda a analisar dados em data warehouses e gera informações detalhadas que ajudam ainda mais a fazer previsões. Essas coisas ajudam a estudar o comportamento do cliente; os produtos exigem anúncios e, portanto, ajudam a incrementar as oportunidades de venda.
Desafios enfrentados na implementação da mina de dados:
- São necessários especialistas qualificados para fazer consultas complexas de mineração de dados.
- Os modelos atuais podem não se encaixar nos bancos de dados do estado futuro. Podem não se encaixar nos estados futuros.
- Dificuldades enfrentadas no gerenciamento de grandes bancos de dados.
- Pode ser necessário modificar as práticas de negócios para usar as informações que foram descobertas.
- Bancos de dados heterogêneos e informações globalmente podem resultar em informações integradas complexas.
- A mineração de dados tem um pré-requisito de que os dados sejam de natureza diversa; caso contrário, os resultados poderão ser imprecisos.
Conclusão - conceitos e técnicas de mineração de dados
- A mineração de dados é uma maneira de rastrear os dados passados e fazer análises futuras usando-os.
- É o mesmo que extrair as informações necessárias para análise dos ativos da última data que já estão presentes nos bancos de dados.
- A mineração de dados pode ser feita em vários tipos de bancos de dados, como base de dados espaciais, RDBMS, data warehouses, bancos de dados múltiplos e legados, etc.
- Todo o processo de mineração inclui entendimento comercial, entendimento de dados, preparação de dados, modelagem, evolução e implantação.
- Várias técnicas de mineração de dados estão disponíveis para fazer com que a mineração funcione de maneira eficiente, como classificação, associação de regressão, etc. O uso depende do cenário.
- As ferramentas de mineração de dados mais eficazes são a linguagem R e o Oracle Data.
- A principal desvantagem da mineração de dados é a dificuldade de treinar especialistas para operar esse software de análise.
- Existem diversos setores que usam a mineração de dados para fins de análise, como bancos, manufatura, supermercados, prestadores de serviços de varejo, etc.
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