Mineração de Dados

Na era do grande número de dados é preciso saber usar isso a seu favor.

Atualmente estamos na era do grande volume de informações e diariamente todos nós fornecemos uma infinidade de dados a cada clique que damos em um computador ou na tela do nosso smartphone. Diante disso, surgiram metodologias que permitissem um bom uso de todo esse aporte de dados de forma a melhorar os processos dos beneficiários. Sendo assim, surge o conceito de Mineração de Dados, em inglês Data Mining. 

Desde que nascemos somos inseridos em um mundo que nos ensina por meio de criação de padrões, contudo com o surgimento da grande geração de dados essa característica passou a não ficar restrita somente aos seres humanos. Isso ocorre devido ao extenso volume de informações, ficamos incapazes de analisar, compreender e extrair informações de maneira satisfatória. Então, a mineração de dados tem esse fator como seu principal objetivo: explorar grande quantidade de dados em busca de padrões consistentes, buscar relacionamentos sistemáticos entre variáveis e assim separar os dados em subconjuntos.

Vem sistemáticos entre variáveis ​​e assim separar os dados em subconjuntos. Além disso, pode ser apresentado por 5 diferentes ferramentas: agrupamentos, hipóteses, árvore de decisão, grafos ou dendogramas.

Quando [mineração de dados e] análises preditivas são feitas do jeito certo, as análises não são um meio para um fim preditivo; em vez disso, como habilitadas tornam-se um meio para obter insights e descobertas analíticas. Fazemos um trabalho melhor em análise o que realmente precisamos e prever o que realmente queremos.

Michael Schrage em Análises Preditivas na Prática, publicado pela Harvard Business Review Insight Center

A mineração de dados possui 3 etapas principais de preparação:

  • 1ª etapa: definição do problema, buscando traçar metas e definir a expectativa geral

  • 2º etapa: redução de dados duplicados ou redundantes, fazendo a integralização de fontes de dados relevantes

  • 3º etapa: excluir pontos que ainda são irrelevantes aos objetivos criando um conjunto de dados para parâmetros

Esse conceito surge trazendo melhorias para diversos setores ao buscar o reconhecimento de padrões de consumo, comportamento dos clientes, criação de parâmetros, detecção de fraudes, gestão de risco, melhores investimentos em marketing, entre outros. Assim, agrega valor nas decisões da empresa ao sugerir tendências e certas certas particularidades.

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