O que é e como funciona a mineração de dados (Data Mining)?

Uma das habilidades mais notáveis que o cérebro humano possui é reconhecer padrões e analisar dados. É exatamente essa capacidade que pesquisadores tentam replicar em computadores, e para isso existe o Data Mining.

Na área da Ciência da Computação, essas pesquisas começaram depois da Segunda Guerra Mundial e obtiveram resultados tecnológicos capazes de transformar o mundo no qual vivemos.

O Data Mining (DM) é uma destas tecnologias inovadoras. Logo, neste artigo nós vamos te contar informações importantes sobre esse processo, como o significado, etapas e aplicações. Neste artigo veremos:

• O que é Data Mining?
• Qual a diferença entre Big Data, Data Warehouse e Data Mining?
• Etapas do data Mining;
• Técnicas de Data Mining;
• Exemplos Data Mining;
• Data Mining softwares, ferramentas e linguagens de programação.

O que é Data Mining?

Data Mining ou mineração de dados é um algoritmo utilizado dentro de uma grande base de dados para reconhecer padrões e regras que possam auxiliar na tomada de uma decisão.

Ou seja, com o acúmulo de dados e informações geradas atualmente, muito conhecimento útil pode acabar se perdendo em meio a isso. É necessário analisar esses dados e buscar padrões, isto é, procurar por tesouros escondidos. É por isso que usamos o Data Mining.

Este processo é composto por 3 áreas de conhecimento: Estatística Clássica, Inteligência Artificial e Machine Learning.

A Estatística Clássica é a origem dos principais métodos utilizados na Mineração, como a análise de variância e distribuição normal. Já a Inteligência Artificial busca analisar os dados de forma similar ao cérebro humano.

O Machine Learning é a junção dos dois conceitos citados anteriormente. Através desta técnica é possível induzir computadores a tomarem decisões, com a ajuda de algoritmos que reconhecem padrões estatísticos, e a se tornarem capazes de realizar previsões.

Em relação a sua origem, é possível afirmar que o Data Mining ficou conhecido na década de 1990. Nesta época, as técnicas tradicionais já não eram mais eficazes para armazenar todos os dados de uma organização.

Neste contexto, o DM se tornou uma das ferramentas mais promissoras do mercado. Além de propiciar uma economia milionária à empresas no momento de coletar dados, foi capaz de captar informações significativas.

Antes de seguirmos para o nosso próximo tópico queremos te dar uma dica.

Para você que gosta de estar sempre por dentro dos avanços da tecnologia, é muito importante se dedicar ao aprendizado de alguma linguagem de programação.

O Python é uma das linguagens mais utilizadas na atualidade e reconhecida por ser versátil e permitir algoritmos estruturados.

Nos últimos anos a o crescimento da linguagem Python foi enorme. Grandes sites como GitHub, Stack Overflow e TIOBE mostram como a popularidade dessa linguagem aumentou, se tornando a segunda linguagem mais amada, segundo a pesquisa do Stack Overflow com milhares de desenvolvedores.

Além disso, o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar o máximo da linguagem.

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Qual a diferença entre Big Data, Data Warehouse e Data Mining?

Embora sejam conceitos relacionados, não é correto afirmar que Data Mining, Big Data e Data Warehouse possuem o mesmo significado.

O Big Data é caracterizado pela vasta quantidade de dados aleatórios produzidos a todo minuto no mundo inteiro. O Data Mining é o reconhecimento de padrões dentro desses dados. Já o Data Warehouse é o banco de informações no qual todos esses resultados são armazenados.

Etapas do Data Mining

O processo de Data Mining ocorre através das seguintes etapas:

1. Definição do problema

A definição do problema é a primeira etapa do processo de Data Mining. Nessa fase o objetivo é entender o problema e estabelecer qual o objetivo que se deseja atingir com o processo de mineração.

2. Exploração de dados

É na exploração de dados que as ferramentas estatísticas básicas começam a ser utilizadas. Esta também é a etapa em que os especialistas coletam, descrevem e exploram os dados. Além disso, a qualidade de todos os dados também são testadas.

3. Preparação de dados

A preparação de dados é um processo que depende da origem dos mesmos. Assim, dependendo do estado em que os dados brutos se encontram, é necessário prepará-los através de métodos de filtração, combinação e preenchimento de valores vazios.

4. Modelagem

Esta etapa possui relação direta com o objetivo de cada processo de Mineração, pois é necessário escolher uma técnica de modelagem, dentro do Data Mining, que garanta a solução do problema proposto.

5. Avaliação

A avaliação é a fase mais crítica do processo, visto que é necessário a participação de um grupo de pessoas especializadas em Data Mining e no negócio alvo de análise para avaliar se a Mineração de Dados alcançou o resultado desejado.

6. Implementação

A implementação é a etapa final do projeto de Data Mining. É nessa fase que ocorre a importação dos resultados obtidos para os bancos de dados ou para outros tipos de diretórios.

Técnicas de Data Mining

A Mineração de Dados é uma área muito extensa, dessa forma não há apenas uma maneira de encontrar padrões dentro de um grande volume de dados.

Abaixo você vai poder conferir quais são as principais técnicas utilizadas no momento de transformar dados em informações:

1. Descoberta de regra de associação

A descoberta de regras de associação é uma das técnicas mais utilizadas para a descoberta de conhecimento no Data Mining, visto que é possível extrair uma solução simples de casos complexos.

Esta técnica consiste em analisar a relação entre os itens de um certo conjunto de dados e encontrar tendências e/ou padrões que possam ser utilizados para entender o comportamento desses dados.

Um exemplo muito popular e elucidativo sobre as regras de associações é o do supermercado. Segundo esta explicação, se uma pessoa vai ao supermercado comprar leite e pão, ela também comprará manteiga.

Dessa forma esta técnica é muito usual nas campanhas de marketing e no controle de estoques de centros comerciais, pois a compra de um produto "A" pode implicar na venda do produto "B".

2. Redes Neurais Artificiais

As redes neurais artificiais (RNA) apresentam um modelo matemático baseado no sistema nervoso central. Este tipo de algoritmo busca resolver problemas através da simulação do comportamento e das funções de um neurônio.

O seu funcionamento ocorre através de dezenas ou até centenas de unidades de processamento, as quais são interconectadas por canais de comunicação.

Dessa maneira, as entradas são semelhantes aos dendritos e simulam uma área de captação de estímulos. Já a saída de dados é comparada aos neurônios e o contato entre esses elementos formam a sinapse.

Em algumas Redes Neurais a saída de um neurônio também pode se tornar um sinal de entrada de outro. Assim, as RNAs são capazes de gerar vários tipos de estruturas distintas.

3. Árvores de Decisão

As árvores de decisão funcionam como um fluxograma, porém possuem o formato de uma árvore. Através deste modelo, é possível que o usuário tome decisões a partir de inúmeras possibilidades de escolha.

Estas possibilidades são testadas automaticamente e funcionam da seguinte maneira:

O nó representa dados ou problemas e cada ramificação possui um aglomerado de soluções baseadas em custos, probabilidades e benefícios.

Exemplos Data Mining

Atualmente o Data Mining possui milhares de aplicações ao redor do mundo, logo este conceito está mais presente no seu dia a dia do que você pode imaginar.

Que tal dar uma olhada nos exemplos abaixo e descobrir como este artifício faz parte da sua rotina?

Captação de clientes

O data mining é uma aplicação muito útil na identificação do perfil dos possíveis compradores de um determinado produto, ajudando na captação de novos clientes.

Através do estudo de dados passados, o Data Mining é capaz de analisar o comportamento dos clientes em cada etapa da compra e desta forma tomar a decisão mais assertiva possível.

Supermercado

Neste caso o data mining é usado para ajudar na alocação dos produtos nas prateleiras de acordo com o perfil de consumo de seus clientes.

O Data Mining também detecta aquelas ofertas que os clientes dão mais valor.

Segurança

O data mining também pode ser um grande aliado na segurança, auxiliando na detecção de atividades criminosas e terroristas.

Telemarketing

Esta é uma aplicação muito conhecida. Muitas empresas de telemarketing utilizam o data mining para a captação de dados de possíveis clientes.

Através de uma analise de parâmetros como a idade, gênero, gostos dos clientes etc. É capaz de traçar o perfil dos clientes e descobrir seu comportamento e desta forma traçar campanhas para que a venda seja assertiva.

Recursos Humanos (RH)

Essa tecnologia também está presente nos times de Recursos Humanos das empresas, ajudando na análise das competências de um currículo.

Com isso é capaz de otimizar o processo de seleção de candidatos para vagas de estágio, por exemplo, pois são milhares de currículos para serem analisados em pouco espaço de tempo.

Banco

Os bancos utilizam o Data Mining para compreender padrões do mercado, movimentações no cartão de crédito consideradas suspeitas, além de identificar os padrões de compras e dados financeiros para o melhor gerenciamento da relação com o cliente.

Data Mining softwares, ferramentas e linguagens de programação

Python

Python é uma linguagem de código aberto e gratuita. Sua curva de aprendizado é simples, o que faz com que seja fácil de usar. Em relação ao Data Mining, os usuários podem construir conjuntos de dados e fazer análises super complexas em poucos minutos. Para aplicações simples, é fácil visualizar os dados, desde que o usuário tenha afinidade com conceitos básicos de programação.

Oracle Data Mining

Recomendado para análises mais avançadas e complexas, o Oracle é utilizado por grandes empresas, na qual utilizam para fazer previsões precisas nos dados de seus clientes. A ferramenta é capaz de identificar oportunidades de vendas além de personalizar os perfis dos clientes da maneira que o usuário quiser.

KNIME

A Konstanz Information Miner é uma plataforma também de código aberto de análise de dados. É conhecido por ser acessível para usuários inexperientes, além de possuir milhares de módulos e exemplos prontos para uso e uma grande variedade de ferramentas e algoritmos integrados.

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