O que é Data Mining? Noções básicas e suas técnicas.

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A fundação da quarta revolução industrial dependerá em grande parte de
Dados
e
Conectividade
.
Serviços de Análise
capaz de desenvolver ou criar soluções de mineração de dados desempenhará um papel fundamental neste contexto. Ele pode ajudar a analisar e prever os resultados do comportamento de compra do cliente para identificar potenciais compradores. Os dados se tornarão um novo recurso natural e o processo de extração de informações relevantes a partir desses dados não classificados assumirá imensa importância. Como tal, a compreensão adequada do termo –
Data Mining
seus processos e aplicações poderiam nos ajudar a desenvolver uma abordagem holística sobre essa palavra-chave.

Noções básicas sobre mineração de dados e suas técnicas

Data mining, também conhecido como
Descoberta de Conhecimento em Dados
(
KDD
) é sobre a busca de grandes armazéns de dados para descobrir padrões e tendências que vão além da simples análise. Isto, no entanto, não é uma solução de etapa única, mas um processo de várias etapas e concluído em várias etapas. Estes incluem:

1] Recolha de dados e preparação

Começa com a coleta de dados e sua própria organização. Isso ajuda a melhorar significativamente as chances de encontrar a informação que pode ser descoberta através da mineração de dados

2] Construção e Avaliação de Modelos

O segundo passo no processo de mineração de dados é a aplicação de várias técnicas de modelagem. Estas são usadas para calibrar os parâmetros para valores ótimos. As técnicas empregadas dependem em grande parte das capacidades analíticas necessárias para abordar uma gama de necessidades organizacionais e chegar a uma decisão.

Vamos examinar algumas técnicas de mineração de dados em breve. É encontrado que a maioria das organizações combinam duas ou mais técnicas de mineração de dados em conjunto para formar um processo apropriado que atenda às suas necessidades de negócios.

Ler
: O que é Big Data?

Técnicas de mineração de dados



1. Associação –
   A associação é uma das técnicas de mineração de dados mais conhecidas. Sob esta, um padrão é decifrado com base em uma relação entre itens na mesma transação. Por isso, também é conhecida como técnica de relação. Os grandes varejistas de marcas recorrem a esta técnica para pesquisar os hábitos/preferências de compra dos clientes. Por exemplo, ao rastrear os hábitos de compra das pessoas, os varejistas podem identificar que um cliente sempre compra creme quando compra chocolates e, portanto, sugerir que na próxima vez que comprar chocolates, eles também podem querer comprar creme.

2. Classificação
   – Esta técnica de mineração de dados difere das anteriores na medida em que se baseia no aprendizado de máquina e utiliza técnicas matemáticas como programação linear, árvores de decisão, rede neural. Na classificação, as empresas tentam construir um software que possa aprender a classificar os itens de dados em grupos. Por exemplo, uma empresa pode definir uma classificação na aplicação que dado todos os registros de funcionários que se ofereceram para se demitir da empresa, prever o número de indivíduos que são susceptíveis de se demitir da empresa no futuro. Em tal cenário, a empresa pode classificar os registros de empregados em dois grupos: saída e permanência. Ela pode então usar o seu software de mineração de dados para classificar os empregados em grupos separados criados anteriormente.

3. Clustering
   – Objetos diferentes que exibem características semelhantes são agrupados em um único cluster por meio da automação. Muitos desses clusters são criados como classes e objetos (com características semelhantes) são colocados nele de acordo. Para entender melhor isso, vamos considerar um exemplo de gerenciamento de livros na biblioteca. Em uma biblioteca, a vasta coleção de livros é totalmente catalogada. Itens do mesmo tipo são listados juntos. Isto torna mais fácil para nós encontrar um livro do nosso interesse. Similarmente, usando a técnica do agrupamento, nós podemos manter os livros que têm alguns tipos das semelhanças em um grupo e lhe atribuir um nome apropriado. Assim, se um leitor está olhando para pegar um livro relevante para o seu interesse, ele só tem que ir para essa prateleira em vez de pesquisar toda a biblioteca. Assim, a técnica de clustering define as classes e coloca objetos em cada classe, enquanto nas técnicas de classificação, os objetos são atribuídos em classes predefinidas.

4. Previsão
   – A predição é uma técnica de mineração de dados que é freqüentemente usada em combinação com outras técnicas de mineração de dados. Ele implica analisar tendências, classificação, correspondência de modelo, e relação. Analisando eventos passados ou exemplos em uma seqüência apropriada um pode seguramente predizer um evento futuro. Por exemplo, a técnica de análise de previsão pode ser usada na venda para prever o lucro futuro se a venda for escolhida como uma variável independente e o lucro como uma variável dependente da venda. Em seguida, com base nos dados históricos de venda e lucro, é possível traçar uma curva de regressão ajustada que é usada para a previsão de lucro.

5. Árvores de decisão
   – Dentro da árvore de decisão, começamos com uma questão simples que tem várias respostas. Cada resposta leva a mais uma pergunta para ajudar a classificar ou identificar os dados de modo que possam ser categorizados, ou para que uma previsão possa ser feita com base em cada resposta. Por exemplo, usamos a seguinte árvore de decisão para determinar se devemos ou não jogar ODI de críquete: Árvore de decisão de mineração de dados: Começando no nó raiz, se a previsão do tempo prediz chuva, devemos evitar a correspondência para o dia. Alternativamente, se a previsão do tempo é clara, devemos jogar o jogo.

O Data Mining está no centro dos esforços analíticos em uma variedade de setores e disciplinas como comunicações, seguros, educação, manufatura, bancos e varejo e muito mais. Portanto, ter informações corretas sobre isso é essencial antes de aplicar as diferentes técnicas.

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