As 10 principais técnicas de mineração de dados

Mineração de dados é aplicado em várias áreas de negócios, incluindo operações, finanças, vendas e marketing, cadeia de suprimentos e muito mais. Quando feito corretamente, oferece uma riqueza de informações que lhe dá uma vantagem competitiva, ajudando você a desenvolver melhores decisões estratégicas.

O que é mineração de dados e a importância da mineração de dados

A mineração de dados é uma técnica usada para processar dados e explorar padrões em grandes conjuntos de dados para desenvolver insights práticos e baseados em dados. Os aspectos vitais da mineração de dados incluem limpeza de dados, transformação de dados e integração de dados.

Mineração de dados para análise de negócios

A mineração de dados envolve a extrapolação de tendências e novas informações de dados conhecidos para desvendar inteligência de negócios e análises. Ele ajuda as empresas a resolver problemas, minimizar riscos e explorar novas possibilidades ao longo de um período de tempo.

Anotamos as 10 principais técnicas de mineração de dados que os cientistas de dados utilizam para extrair dados relevantes e acionáveis ​​para a tomada de decisões.

As 10 principais técnicas de mineração de dados

1)   Rastreamento de Padrão

O rastreamento de padrões é uma das técnicas fundamentais de mineração de dados. Implica reconhecer e monitorar tendências em conjuntos de dados para fazer análises inteligentes sobre os resultados de negócios. Para uma empresa, esse processo pode estar relacionado a qualquer coisa, desde a identificação de dados demográficos de alto desempenho até a compreensão das variações sazonais no comportamento de compra do cliente.

Por exemplo, o padrão nos dados de vendas pode mostrar que um determinado produto é mais popular entre dados demográficos específicos ou uma diminuição no volume total de vendas após as festas de fim de ano. A empresa pode então usar essas informações para atingir mercados específicos e otimizar a cadeia de suprimentos.

2)   Associação

Assim como o rastreamento de padrões, a técnica de associação envolve a procura de certas ocorrências com atributos conectados. A ideia é procurar variáveis ​​vinculadas dependendo de atributos ou eventos específicos. As regras de associação podem ser particularmente úteis para estudar o comportamento do consumidor.

Por exemplo, uma loja online pode descobrir que os clientes que compram um determinado produto provavelmente comprarão um item complementar. Usando esse insight, eles podem fornecer melhores recomendações para maximizar a receita de vendas. Essa técnica também pode ser usada no design de catálogos, agrupamento de produtos, design de layout, etc.

3)   Classificação

É uma técnica útil de mineração de dados usada para derivar dados relevantes e metadados com base em um atributo definido, por exemplo, tipo de fontes de dados, funcionalidades de mineração de dados e muito mais. Basicamente, é o processo de dividir grandes conjuntos de dados em categorias de destino. Essa categorização também é determinada pela estrutura de dados, por exemplo, banco de dados relacional, banco de dados orientado a objetos, etc. Ele vem no escopo da preparação de dados.

Suponha que sua empresa queira prever a mudança na receita dos clientes com uma associação de fidelidade. Você pode criar uma categoria que contenha dados demográficos de clientes com uma associação de fidelidade para criar um modelo de classificação binária para prever um aumento ou diminuição nos gastos.

4)   Detecção de Outlier

Há casos em que o padrão de dados não fornece uma compreensão clara dos dados. Em tais situações, a técnica de detecção de outliers é útil. Envolve a identificação de anomalias ou “outliers” em seu conjunto de dados para entender causas específicas ou obter previsões mais precisas.

Aqui está um exemplo. Suponha que suas vendas sempre variem entre US$ 7,000 e US$ 10,000 por semana. Mas em uma semana, a receita de vendas ultrapassa US$ 40,000, sem nenhum fator sazonal óbvio em jogo. Você vai querer entender o motivo por trás do aumento nas vendas para que você possa replicá-lo e obter uma melhor compreensão de sua base de clientes.

5)   agrupamento

Assim como a classificação, o clustering é uma técnica de mineração de dados que envolve o agrupamento de dados com base em semelhanças. Ele ajuda na descoberta de conhecimento, na detecção de anomalias e na obtenção de insights sobre a estrutura interna dos dados.

Por exemplo, você pode agrupar públicos de diferentes regiões em pacotes com base em sua faixa etária, sexo e renda disponível, para que possa personalizar sua campanha de marketing para maximizar seu alcance.

Os resultados da análise de dados de cluster geralmente são mostrados usando gráficos para ajudar os usuários a visualizar a distribuição de dados e identificar tendências em seus conjuntos de dados.

6)   Padrões Sequenciais

Como o nome sugere, esta é uma técnica de mineração que se concentra em descobrir padrões ou uma série de eventos ocorrendo em uma sequência. É amplamente utilizado em mineração de dados transacionais, mas possui inúmeras aplicações. Por exemplo, pode ajudar as empresas a recomendar itens relevantes aos clientes para maximizar as vendas.

Um exemplo seria uma tendência sequencial identificada em uma loja de eletrônicos onde os clientes que compram um iPhone provavelmente comprarão um MacBook dentro de seis meses. O varejista pode usar essa inteligência para criar campanhas de marketing direcionadas para vender mais para os compradores do iPhone. Por exemplo, oferta de pacote de produtos Apple para maximizar o volume de negócios.

7)   Árvore de decisão

Uma árvore de decisão é uma técnica de mineração de dados em aprendizado de máquina (ML) que se concentra em relacionamentos de modelagem de entrada e saída usando regras if/then. Com essa abordagem, você pode aprender como as entradas de dados influenciam as saídas. As árvores são normalmente projetadas em uma estrutura tipo fluxograma de cima para baixo.

Por exemplo:

• Se o valor do carrinho de compras for < $ 500, então é um cliente regular (sem desconto)
• Se o valor do carrinho de compras > $ 500 E < $ 2,000, então é um cliente premium (10% de desconto)
• Se o valor do carrinho de compras > $ 2,000, então é um cliente exclusivo (desconto de 20% e 10% do valor da transação convertido em pontos de fidelidade)

Esta árvore de decisão é um exemplo simplificado. Um modelo de análise preditiva com vários modelos de árvore de decisão facilita análises de dados mais complexas.

As árvores de decisão são usadas principalmente para modelos de classificação e regressão.

8)   Análise de Regressão

É uma das técnicas de mineração de dados mais populares em aprendizado de máquina que utiliza a relação linear entre variáveis. Ele ajuda você a prever o valor futuro das variáveis. A técnica tem inúmeras aplicações em previsão financeira, planejamento de recursos, tomada de decisões estratégicas e muito mais.

Por exemplo, você pode usar a análise de regressão para entender a correlação entre educação, renda e hábitos de consumo. A complexidade da previsão aumenta à medida que você adiciona mais variáveis. As técnicas comuns incluem regressão múltipla padrão, stepwise e hierárquica.

9)   Processamento de memória de longo prazo

O processamento de memória de longo prazo é uma técnica de mineração de dados em aprendizado de máquina usada para analisar dados por longos períodos. Ele permite que você identifique padrões de dados baseados em tempo, como dados climáticos, de forma mais eficaz. Destina-se a dimensionar dados na memória do sistema e utilizar informações adicionais na análise.

Por exemplo, você pode projetar um modelo preditivo para identificar transações fraudulentas atribuindo probabilidades. Você pode usar esse modelo para transações existentes e, depois de algum tempo, atualizar o modelo com os dados derivados de novas transações, resultando em uma melhor tomada de decisão.

10) Redes Neurais

Uma rede neural também é uma das técnicas populares de mineração de dados em modelos de aprendizado de máquina usados ​​com Inteligência Artificial (IA). Como os neurônios no cérebro, ele procura identificar relacionamentos nos dados. As redes neurais têm diferentes camadas trabalhando juntas para produzir resultados de análise de dados com grande precisão.

Esses modelos procuram padrões em uma grande quantidade de dados. Embora possam ser altamente complexos como resultado, a saída gerada pode fornecer insights extremamente valiosos para as organizações.

Mineração de dados vs. Aprendizado de máquina: a principal diferença

Aprendizado de máquinas é o processo de sistemas de treinamento para aprender e se tornar mais precisos na previsão de resultados por meio da experiência. No ML, os algoritmos e modelos são projetados para se adaptar a novos dados de forma independente e por meio de iterações — sem intervenção humana.

A mineração de dados e o aprendizado de máquina estão sob o guarda-chuva da ciência de dados, mas são consideravelmente diferentes. A mineração de dados é usada para determinar resultados com base em dados históricos, enquanto o ML usa dados coletados e experiência para tornar um sistema mais inteligente. Enquanto o primeiro depende de big data, o segundo trabalha com algoritmos.

Quais são as melhores técnicas de mineração de dados em aprendizado de máquina?

Depende. Nenhuma técnica é adequada para todos os casos de uso de análise de mineração de dados. Você deve experimentar diferentes aplicativos de mineração de dados e passar por tentativa e erro para gerar insights relevantes e orientados por dados para seus negócios.

Introdução à mineração de dados

Sua organização pode começar com mineração de dados aproveitando as ferramentas certas de gerenciamento de dados. É crucial ter um sistema que permita um fluxo contínuo de dados em sistemas de análise para facilitar a análise avançada. O armazenamento de dados moderno é particularmente útil, pois serve como um repositório centralizado para dados limpos e transformados prontos para aplicativos de mineração de dados.

Você pode ter a melhor ferramenta de mineração de dados, porém sem dados precisos e estruturada conjuntos de dados, você não obterá os melhores resultados. Isso porque os dados devem ser precisos, completos e consistentes para que o software produza insights confiáveis ​​e confiáveis. Portanto, os dados brutos provenientes de fontes diferentes devem ser limpos e preparados antes que as técnicas de mineração de dados possam ser aplicadas a eles.

Além disso, o processo pode incluir diferentes aspectos de extração de dados, migração de dados, integração de dados e muito mais. Essas etapas são imperativas para garantir a qualidade dos dados. Sem limpar e preparar os dados, as organizações não podem confiar nos resultados analíticos e nas conclusões tiradas dos insights.

Como a maioria dos dados da organização está disponível em um formato não estruturado, o primeiro passo é extrair os dados. Envolve o uso de uma solução confiável de extração de dados para extrair dados de documentos comerciais em pdf e sistemas e convertê-lo em um formato legível por máquina.

Portanto, como um provedor abrangente de soluções de gerenciamento de dados, Astera Software entende os meandros da extração e preparação de dados para obter valor comercial. Tentar Astera ReportMiner hoje para ver como ele pode ajudá-lo a extrair dados de forma transparente e otimizar seu processo de mineração de dados.