Saber o que é a mineração de dados é importante saber que com isto, as organizações podem encontrar e selecionar a informação mais importante e relevante. Esta informação pode ser utilizada para criar modelos que,A aplicação de técnicas de mineração de dados pode ajudar a fazer previsões. sobre como as pessoas ou os sistemas vão comportar-se, com o objetivo de antecipar.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é o processo de analisar dados a partir de diferentes perspetivas para os converter em informação útil que pode ser utilizada para, por exemplo, aumentar os rendimentos, reduzir os custos, etc.
Com base na aplicação de técnicas de mineração de dados, os dados são organizados para tentar identificar padrões e estabelecer relações.
As técnicas de mineração de dados são utilizadas em muitas áreas de investigação, incluindo a matemática, a cibernética, a genética e o marketing. Existe um tipo de mineração de dados chamado mineração de significado na web É utilizada na gestão de relações com o cliente (CRM) e aproveita a grande quantidade de informação que é recolhida num sítio web para encontrar padrões no comportamento dos utilizadores.
Como podem as técnicas de mineração de dados ajudar a criar valor empresarial?
Existem muitos tipos diferentes de análises que podem ser realizadas para obter informação de Big Data. Cada tipo de análise terá um impacto ou resultado diferente. O tipo de técnicas de mineração de dados que deve realmente utilizar depende do tipo de problema comercial que está a tentar resolver..
Diferentes análises produzirão diferentes resultados e, portanto, fornecerão diferentes conhecimentos.
A mineração de dados ocupa-se especialmente da descoberta de padrões, registos invulgares ou dependências previamente desconhecidas e interessantes.. Ao desenvolver uma estratégia de Big Data, é importante ter uma compreensão clara do que é a mineração de dados e como pode ajudá-lo.
Deteção de anomalias ou valores fora do normal
A deteção de anomalias refere-se a encontrar dados num conjunto de dados que não coincidem com um padrão projetado ou comportamento esperado.
As anomalias também são chamadas de valores atípicos, exceções, surpresas ou contaminantes e, frequentemente, fornecem informações críticas e acionáveis. Uma anomalia é um objeto que se desvia significativamente da média geral dentro de um conjunto de dados ou uma combinação de dados. Está numericamente distante do resto dos dados e, portanto, o valor atípico indica que algo está fora do comum e requere uma análise adicional que exigirá a aplicação de técnicas de mineração de dados.
Valor de negócio: Detecção de anomalia utilizado para detectar fraudes ou riscos dentro de sistemas críticos e possui todas as características que podem interessar a um analista, que pode analisar essas anomalias para descobrir o que realmente está a acontecer. Puede ayudar a encontrar eventos extraordinarios que podrían indicar ações fraudulentas, procedimientos defectuosos o áreas donde cierta teoría no es válida.. Es importante tener en cuenta que en grandes conjuntos de datos, es común una pequeña cantidad de anomalías. Las anomalías pueden indicar datos erróneos, pero también pueden deberse a variaciones aleatórias o pueden indicar algo científicamente interessante. En todos los casos se requiere una mayor investigación.
Aprendizado de regras de associação
El aprendizaje de reglas de asociación permite descubrir relaciones interesantes (interdependencias) entre diferentes variables en grandes bases de datos. A aprendizagem de regras de associação descobre padrões ocultos nos dados que podem ser usados para identificar variáveis dentro dos dados e as co-ocorrências de diferentes variáveis que aparecem com maior frequência.
Valor de negócio: Regras de Aprendizagem de Associação É frequentemente utilizada na indústria retalhista para encontrar padrões nos dados do ponto de venda.. Estes padrões podem ser usados ao recomendar novos produtos uns aos outros com base no que outros clientes compraram anteriormente ou nos produtos que são comprados em conjunto. Se feito corretamente, pode ajudar as organizações a aumentar a sua taxa de conversão.
Análise de clusters
El análisis de conglomerados es el proceso de identificar conjuntos de datos que son similares entre sí para comprender las diferenças, así como las similitudes, dentro de los datos.. Los clústeres tienen ciertos rasgos en común que se pueden utilizar para mejorar los algoritmos. Por exemplo, A los grupos de clientes con comportamientos de compra semelhantes se les pueden oferecer productos y servicios similares para aumentar la tasa de conversión..
Valor de negócio: Un resultado de un análisis de conglomerados puede ser el creación de “pessoas”. As “pessoas” son personajes ficticios creados para representar los diferentes tipos de usuarios dentro de un grupo demográfico, actitudes y comportamientos, para que puedan utilizar un sitio web, una marca o un producto de manera similar.. El lenguaje de programación R tiene una ampla variedad de funciones para realizar análisis de conglomerados de manera relevante y, portanto, es especialmente interesante para realizar análisis de conglomerados.
Análise de regressão
El análisis de regresión intenta definir la dependencia entre variables. Supone un efecto causal unidireccional de una variávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos.... sobre la respuesta de otra variable. Las variables independientes pueden verse afectadas entre sí pero no significa que esta dependencia sea en ambas as direções, como es el caso del análisis de correlación. Un análisis de regresión puede mostrar que una variable depende de otra pero no al revés.
Valor de negócio: Análise de regressão se utiliza para determinar los diferentes níveis de satisfação del cliente y cómo afectan su lealtad. Como os níveis de serviço podem verse afetados por fatores como el clima.
conclusão
Quienes saben qué es la minería de datos tienen claro que pode ajudar a las organizações a encontrar a informação mais importante y relevante.. Esta informação se pode utilizar para criar modelos que podem ajudar a fazer previsões de como se calcularão las personas o los sistemas para poder anticiparlos. Cuantos más datos tenga, mejores serán los modelos que podrá crear utilizando técnicas de minería de datos., lo que se traducirá en un mayor valor comercial para su organización.
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