Visão geral do processo de mineração de dados
A mineração de dados é o ato e uma maneira de encontrar padrões e possibilidades dentro dos grandes conjuntos de dados, que normalmente envolve métodos como pontos de interseção em estatísticas, aprendizado de máquina e sistemas de banco de dados. É um subconjunto interdisciplinar de um campo da ciência da computação, juntamente com as estatísticas, com o objetivo geral de obter informações usando métodos inteligentes, utilizando um conjunto de dados e também transformando todas as informações em uma estrutura compreensível muito nova que pode ser aprimorada. uso. Neste tópico, vamos aprender sobre o processo de mineração de dados.
Uma das tarefas essenciais da mineração de dados refere-se à análise automática e semi-automática de grandes quantidades de dados e informações brutos, a fim de extrair o conjunto de padrões muito interessante anteriormente desconhecido, como clusters ou um grupo de registros de dados, detecção de anomalias (registros incomuns) e também no caso de dependências que fazem uso da mineração sequencial de padrões e da mineração de regras de associação. Isso faz uso de índices espaciais. Sabe-se que esses padrões estão entre os tipos nos dados de entrada e podem ser usados em análises adicionais, por exemplo, no caso de análise preditiva e aprendizado de máquina. Conjuntos de resultados mais precisos podem ser obtidos assim que você começar a usar os sistemas de decisão de suporte.
Como funciona a mineração de dados?
Há uma abundância de dados no setor entre domínios e torna-se muito necessário tratar e processar os dados adequadamente. Basicamente, em poucas palavras, envolve o conjunto de processos ETL, como extração, transformação e carregamento de dados, além de tudo o mais necessário para que esse ETL ocorra. Isso envolve a limpeza, transformação e processamento de dados a serem usados em vários sistemas e representações. Os clientes podem fazer uso desses dados processados para analisar os negócios e as tendências de crescimento em suas empresas.
Vantagens do processo de mineração de dados
A vantagem da mineração de dados inclui não apenas os relacionados aos negócios, mas também medicamentos, previsão do tempo, assistência médica, transporte, seguros, governo etc. Algumas das vantagens incluem:
- Marketing / Varejo: Ajuda todas as empresas e empresas de marketing a criar modelos baseados em um conjunto histórico de dados e informações, a fim de prever a capacidade de resposta às campanhas de marketing que prevalecem atualmente, como campanha de marketing on-line, mala direta, etc.
- Finanças / Bancos: A mineração de dados envolve instituições financeiras que fornecem informações sobre empréstimos e também relatórios de crédito. Quando o modelo é construído com informações históricas, empréstimos bons ou ruins podem ser determinados pelas instituições financeiras. Além disso, transações fraudulentas e suspeitas também são monitoradas pelos bancos.
- Fabricação: O equipamento defeituoso e a qualidade dos produtos fabricados podem ser determinados utilizando os parâmetros ideais para o controle. Por exemplo, para algumas das indústrias de desenvolvimento de semicondutores, a dureza e a qualidade da água se tornam um grande desafio, pois tendem a afetar a qualidade da produção de seu produto.
- Governo: Os governos podem ser beneficiados com o monitoramento e aferição das atividades suspeitas para evitar atividades de combate à lavagem de dinheiro.
Diferentes estágios do processo de mineração de dados
- Limpeza de dados: esse é um estágio muito inicial no caso da mineração de dados, em que a classificação dos dados se torna um componente essencial para obter a análise final dos dados. Envolve identificar e remover dados imprecisos e complicados de um conjunto de tabelas, banco de dados e conjunto de registros. Algumas técnicas incluem a ignorância da tupla, que é encontrada principalmente quando o rótulo da classe não está em vigor; a próxima técnica exige o preenchimento dos valores ausentes por si só, a substituição dos valores ausentes e os incorretos por constantes globais ou valores médios e previsíveis.
- Integração de dados: é uma técnica que envolve a fusão do novo conjunto de informações com o conjunto existente. A fonte pode, no entanto, envolver muitos conjuntos de dados, bancos de dados ou arquivos simples. A implementação habitual para integração de dados é a criação de um EDW (Enterprise Data Warehouse) que, em seguida, fala sobre dois conceitos, bem como acoplamentos frouxos, mas não vamos nos aprofundar nos detalhes.
- Transformação de dados: isso requer a transformação de dados em formatos geralmente do sistema de origem para o sistema de destino necessário. Algumas estratégias incluem Suavização, Agregação, Normalização, Generalização e construção de atributos.
- Discretização de dados: As técnicas que podem dividir o domínio do atributo contínuo ao longo de intervalos são chamadas de discretização de dados, em que os conjuntos de dados são armazenados em pequenos pedaços, tornando nosso estudo muito mais eficiente. Duas estratégias envolvem discretização de cima para baixo e discretização de baixo para cima.
- Hierarquias de conceitos: eles minimizam os dados substituindo e coletando conceitos de baixo nível dos conceitos de alto nível. Os dados multidimensionais com vários níveis de abstração são definidos por hierarquias de conceito. Os métodos são Binning, análise de histograma, análise de cluster, etc.
- Avaliação de padrões e apresentação de dados: se os dados forem apresentados de maneira eficiente, o cliente e os clientes poderão utilizá-los da melhor maneira possível. Depois de percorrer o conjunto de etapas acima, os dados são apresentados em formas de gráficos e diagramas e, assim, entendendo-os com o mínimo de conhecimento estatístico.
Ferramentas e técnicas de mineração de dados
As ferramentas e técnicas de mineração de dados envolvem a maneira como esses dados podem ser extraídos e utilizados de maneira boa e eficaz. Os dois seguintes estão entre o conjunto mais popular de ferramentas e técnicas de mineração de dados:
1. Idioma R: É uma ferramenta de código aberto usada para gráficos e computação estatística. Possui uma ampla variedade de testes estatísticos clássicos, classificação, técnicas gráficas, análise de séries temporais, etc. Utiliza instalações de armazenamento e manipulação de dados eficazes.
2. Mineração de dados Oracle: é conhecido popularmente como ODM, que se torna parte do banco de dados de análise avançada da Oracle, gerando insights e previsões detalhadas usadas especificamente para a detecção do comportamento do cliente, desenvolvendo perfis de clientes juntamente com a identificação de maneiras e oportunidades de vendas cruzadas.
Conclusão
A mineração de dados tem tudo a ver com a explicação dos dados históricos e também com um conjunto de dados de fluxo real e, assim, utiliza previsões e análises sobre os dados extraídos. Está intimamente relacionado à ciência de dados e aos algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, clustering, XGboosting etc., pois eles tendem a formar importantes técnicas de mineração de dados.
Uma das desvantagens pode incluir o treinamento de recursos no conjunto de software, que pode ser uma tarefa complexa e demorada. Atualmente, a mineração de dados se torna um componente necessário do sistema atual e, fazendo uso eficiente, as empresas podem crescer e prever suas vendas e receitas futuras. Espero que você tenha gostado deste artigo. Fique conosco para mais como estes.
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