A mineração de dados surgiu como uma ferramenta vital no ambiente atual, permitindo que as organizações extraem informações valiosas de vastas quantidades de informações. Como as empresas geram e coletam mais dados do que nunca, entender como descobrir padrões e tendências se torna essencial para tomar decisões informadas. Esse processo não apenas informa estratégias, mas transforma como as empresas interagem com seus clientes e otimizam operações.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é a análise sistemática de grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e relacionamentos que podem informar as decisões de negócios. Por meio de várias técnicas, permite que as empresas extraem insights significativos dos dados, levando a estratégias e resultados aprimorados em diferentes setores.
A importância da mineração de dados
A mineração de dados desempenha um papel crítico nas organizações, aprimorando as iniciativas de análise e apoiando várias funções de negócios em diferentes setores. Ao alavancar as idéias obtidas com dados, as empresas podem gerar eficiência e desempenho.
Benefícios da mineração de dados
- Marketing e vendas aprimoradas
- Atendimento ao cliente aprimorado
- Gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos
- Aumento do tempo de atividade operacional
- Melhor gerenciamento de riscos
- Redução de custos
Como a mineração de dados se encaixa no KDD
A mineração de dados é uma etapa -chave na metodologia mais ampla da descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), que abrange todo o processo de coleta, processamento e análise de dados. O KDD fornece uma estrutura estruturada para converter dados brutos em conhecimento acionável.
O processo KDD
- Coleta de dados
- Preparação de dados
- Mineração de dados
- Análise e interpretação de dados
Componentes do processo de mineração de dados
Compreender os componentes do processo de mineração de dados é essencial para a implementação eficaz. Cada componente contribui para o objetivo geral de extrair informações valiosas dos dados.
Coleta de dados
Isso envolve técnicas para coletar dados relevantes de várias fontes, como lagos e armazéns de dados. A coleta precisa de dados é crucial, pois forma a base para a análise.
Preparação de dados
Nesta fase, os dados são explorados, perfilados, limpos e transformados para garantir consistência e precisão. Um conjunto de dados bem preparado é vital para análises eficazes e resultados significativos.
Técnicas de mineração de dados
Várias técnicas são usadas na mineração de dados para analisar os dados de maneira eficaz:
- Mineração de regras de associação: Identifica as relações entre variáveis em grandes conjuntos de dados.
- Classificação: Atribui itens a categorias predefinidas com base em seus recursos.
- Agrupamento: Grupos de dados semelhantes apontam para identificar padrões.
- Regressão: Analisa as relações entre variáveis para prever resultados.
- Análise de sequência e caminho: Examina sequências de eventos para discernir padrões ao longo do tempo.
- Redes neurais: Imita o funcionamento do cérebro humano para reconhecer relacionamentos complexos dentro dos dados.
Desempenho e funções na mineração de dados
Compreender quem executa a mineração de dados e as habilidades necessárias é vital para organizações que desejam alavancar esse processo de maneira eficaz. A mineração de dados normalmente envolve equipes de profissionais qualificados.
Profissionais -chave na mineração de dados
Cientistas de dados, profissionais de inteligência de negócios (BI) e analistas desempenham papéis cruciais no processo de mineração de dados. Sua experiência em estatística, programação e conhecimento de domínio gera resultados bem -sucedidos.
Software de mineração de dados e ferramentas
Várias ferramentas comerciais e de código aberto estão disponíveis para mineração de dados, cada uma oferecendo recursos exclusivos para ajudar no processo de análise. A seleção da ferramenta certa pode aprimorar significativamente os esforços de mineração de dados.
Opções de software populares
- Alteryx
- IBM
- Microsoft
- Instituto SAS
- Ferramentas de código aberto: datamet, laranja, weka
Aplicações do setor de mineração de dados
A mineração de dados é utilizada em vários setores para alcançar objetivos de negócios específicos, demonstrando sua aplicabilidade versátil.
Áreas de aplicação
- Varejo
- Serviços financeiros
- Seguro
- Fabricação
- Entretenimento
- Assistência médica
- Recursos Humanos
- Mídia social
Comparação com análise de dados e data warehousing
A mineração de dados, análise de dados e data warehousing são disciplinas interconectadas, mas servem a propósitos diferentes. A mineração de dados se concentra na descoberta de padrões, a análise de dados enfatiza a análise de dados para a tomada de decisões e o data warehousing envolve armazenar e gerenciar grandes conjuntos de dados. A compreensão dessas distinções ajuda as organizações a implementar estratégias de dados de maneira eficaz.
Antecedentes históricos da mineração de dados
Uma breve visão geral das origens e desenvolvimento da mineração de dados revela sua evolução do final dos anos 80 até o presente. O campo surgiu como recursos de computação avançados, permitindo a análise de conjuntos de dados maiores.
Marcos no desenvolvimento de mineração de dados
- A introdução do termo “mineração de dados” em 1983
- Contribuições de conferências e publicações para estabelecer o campo
