O processo que permite a uma empresa extrair informações úteis de natureza descritiva ou preditiva do futuro, beneficiando-se dos dados coletados ao longo do tempo por meio de técnicas e ferramentas.
Mineração de dados
Mineração de dados é o processo de descobrir informações em um conjunto de dados, também conhecido como Knowledge Discovery in Databases (KDD). Existem 2 resultados de mineração de dados que você pode alcançar – descrevendo os dados que você tem ou fazendo previsões para o futuro.
A primeira e talvez a etapa mais difícil na mineração de dados é definir o objetivo do negócio. Também é o mais crítico. Se você não souber o que está procurando, será difícil selecionar os tipos, algoritmos e modelos de Machine Learning ML para obter as informações de que precisa.
A mineração de dados pode ajudar com vendas e marketing, para que uma empresa entenda melhor seus clientes e marketing. Escolas e universidades podem usá-lo para entender melhor seus alunos com base em informações como o tempo gasto em uma sala de aula virtual, o número de pressionamentos de teclas, as aulas que os alunos assistiram simultaneamente ou quais aulas tiveram melhores resultados em testes.
As empresas também podem usar a mineração de dados para otimizar as operações, compreendendo a fabricação, montagem, falhas e panes, entre muitas coisas. Também é benéfico para a detecção de fraudes. O banco pode usar a mineração de dados para procurar padrões de fraude ou até mesmo a loja que foi comprometida.
A segunda etapa é preparar seus dados. Se você entender seu objetivo, seus cientistas de dados podem determinar o conjunto de dados relevante para que as informações resultantes sejam úteis para o seu negócio. Os cientistas de dados devem limpar os dados, duplicações, informações ausentes e outliers nesta segunda etapa. Tudo isso pode impedir que seus algoritmos e ferramentas de mineração de dados forneçam os resultados de que você precisa.
A terceira etapa é construir o modelo e explorar os padrões. É aqui que entram as técnicas e ferramentas abaixo. A mineração de dados pode usar algoritmos de aprendizado profundo com métodos de aprendizado supervisionados ou não supervisionados.
A quarta e última etapa é avaliar os resultados que a mineração de dados produziu para fazer alterações ou tomar ações benéficas para os negócios.
As técnicas de mineração de dados permitem que cientistas de dados e empresas façam melhor uso de grandes quantidades de dados. Algumas das técnicas incluem:
As ferramentas de mineração de dados são essenciais para melhorar o efeito da mineração de dados na produtividade da empresa. Algumas das principais ferramentas de hoje são:
MonkeyLearn é uma ferramenta de análise de texto. Você pode usá-lo para detectar reações como análises negativas on-line ou automatizar seus processos de roteamento e etiquetagem de tíquetes.
RapidMiner Studio é uma plataforma de código-aberto que oferece uma interface de arrastar e soltar que permite que não-programadores personalizem seu caso de uso. Ele pode ser usado para detecção de fraudes ou rotatividade de clientes. Para programadores, existem extensões R e Python que personalizam a mineração de dados. Também existe uma comunidade excelente de apoio.
Sisense for Cloud Data Teams permite que as equipes trabalhem juntas para extrair inteligência de seus dados, independentemente do nível técnico do membro da equipe.
Alteryx Designer torna possível para um analista de dados preparar, combinar e analisar seus dados com uma ferramenta.
Qlik Sense é uma ferramenta de software de visualização com "tabelas e gráficos impressionantes." Ele permite que várias fontes de dados sejam analisadas com a funcionalidade de arrastar e soltar.