No espaço de trabalho tecnológico em rápido crescimento de hoje, as empresas têm mais dados do que nunca.

Ter grandes quantidades de dados não significa nada; o que você faz com esses dados é o que importa. É aí que entra a mineração de dados. Ela faz sentido dos dados enquanto as empresas trabalham para implementar vários objetivos e estratégias de melhoria potencial através do processo de transformar dados brutos em insights acionáveis. Existem muitas maneiras de fazer isso, e tudo se resume às técnicas de mineração de dados que sua empresa escolhe usar.

A mineração de dados é o processo de encontrar e detectar padrões nos dados para obter insights relevantes; as várias técnicas são como você transforma dados brutos em observações precisas.

Técnicas comuns de mineração de dados

Uma variedade de técnicas de mineração de dados é frequentemente necessária para descobrir insights que estão dentro de grandes conjuntos de dados, então faz sentido escolher mais de uma. Enquanto a mineração de dados pode segmentar clientes, ela também pode ajudar a determinar a lealdade do cliente, identificar riscos, construir modelos preditivos e muito mais.

A maioria, mas não todas, as técnicas de mineração de dados se enquadram na categoria de análise estatística ou aprendizado de máquina, dependendo de como são usadas. Abaixo, mergulhamos mais em cada técnica.

Limpeza de dados

Uma técnica necessária quando se trata de mineração de dados é a limpeza de dados. Os dados brutos devem ser limpos, formatados e analisados para serem úteis e aplicados a diferentes tipos de métodos analíticos. Esta técnica faz parte de diferentes elementos de modelagem de dados, transformação, agregação e migração.

Como a limpeza de dados é usada hoje?

As empresas usam a limpeza de dados como um primeiro passo no processo de mineração de dados porque, caso contrário, os dados encontrados são inúteis e não confiáveis. É necessário haver confiança nos dados e nos resultados que vêm da análise de dados para que haja um próximo passo valioso e acionável. A limpeza de dados é frequentemente o primeiro passo realizado no processo de mineração de dados.

Agrupamento

Uma técnica de mineração de dados é chamada de análise de agrupamento, também conhecida como taxonomia numérica. Esta técnica essencialmente agrupa grandes quantidades de dados com base em suas semelhanças. Esta maquete mostra como uma análise de agrupamento pode parecer.

Dados que estão dispostos de forma esporádica em um gráfico podem ser agrupados de maneiras estratégicas através da análise de agrupamento. Esta análise também pode atuar como um passo de pré-processamento, o que significa que os dados são formatados de uma forma que outras técnicas possam ser facilmente aplicadas.

Quando se trata de abordagens de agrupamento, existem cinco métodos principais usados por cientistas de dados:

1. Algoritmos de partição: criando várias partições e depois avaliando-as com base em critérios específicos
2. Algoritmos hierárquicos: criando uma disposição hierárquica do conjunto de dados usando critérios específicos
3. Baseado em densidade: baseado em funções de conectividade e densidade
4. Baseado em grade: baseado em estruturas de granularidade de múltiplos níveis
5. Baseado em modelo: um modelo é primeiro hipotetizado para cada um dos grupos, então o melhor ajuste do modelo é encontrado

Junto com essas abordagens de agrupamento, existem cinco algoritmos de agrupamento usados para classificar cada ponto de dados em um grupo específico. Pontos de dados dentro do mesmo grupo têm propriedades ou características semelhantes.

Esses algoritmos são:

• Agrupamento K-Means: agrupa observações em grupos onde cada ponto de dados faz parte do grupo com a média mais próxima
• Agrupamento Mean-Shift: atribui os pontos de dados aos grupos iterativamente deslocando pontos em direção ao modo. Mais comumente usado em processamento de imagem e visão computacional
• Agrupamento Espacial Baseado em Densidade de Aplicações com Ruído (DBSCAN): agrupa pontos de dados em um espaço específico que estão próximos enquanto marca pontos específicos de outliers em regiões de baixa densidade dentro do grupo. Frequentemente citado na literatura científica
• Agrupamento de Maximização de Expectativa (EM) com Modelos de Mistura Gaussiana (GMM): usado para agrupar dados não rotulados, pois leva em conta a variância (largura de uma curva de sino) para determinar a forma da distribuição ou grupo
• Agrupamento Hierárquico Aglomerativo: trabalha para construir uma análise hierárquica dos grupos com uma abordagem "de baixo para cima". Cada observação começará em seu próprio grupo, e pares de grupos são mesclados à medida que se sobe na hierarquia

Para que é usado o agrupamento?

Existem algumas maneiras de extrair conhecimento da análise de agrupamento. Companhias de seguros podem identificar grupos de segurados com altas médias de sinistros. O agrupamento pode ser usado no marketing para segmentar clientes com base nos benefícios que eles experimentarão ao comprar um produto específico.

Outro exemplo de agrupamento é como sismólogos podem ver a origem da atividade sísmica e a força de cada terremoto, e então aplicar esse insight para projetar rotas de evacuação.

Classificação

A classificação é frequentemente referida como um subconjunto do agrupamento. A classificação consiste em analisar vários atributos que estão associados a diferentes tipos de dados. Quando uma empresa pode identificar as principais características desses tipos de dados, ela pode organizar e classificar melhor todos os dados relacionados.

Isso é uma parte vital da identificação de tipos específicos de dados, como se uma empresa quiser proteger ainda mais documentos com informações sensíveis, como números de segurança social ou de cartão de crédito.

Detecção de outliers

Também conhecida como detecção de anomalias, esta técnica de mineração de dados faz talvez o oposto do agrupamento. Em vez de procurar grandes grupos de dados que poderiam ser agrupados, a detecção de outliers procura por pontos de dados que são raros e estão fora de um grupo ou média estabelecida.

Porque os dados são bastante aleatórios, anomalias não necessariamente apontam para uma tendência. Em vez disso, dados que vão contra a corrente podem indicar que algo anormal está acontecendo e requer uma análise mais aprofundada.

Uma vez que uma empresa ou organização encontra essas peculiaridades nos dados, torna-se mais fácil entender por que essas anomalias acontecem e se preparar para qualquer uma que possa surgir no futuro.

Existem dois tipos de outliers:

1. Univariado: um ponto de dados que consiste em um valor extremo em uma variável
2. Multivariado: uma combinação de pontuações incomuns em pelo menos duas variáveis

Desses dois tipos, existem quatro técnicas de outliers:

1. Outlier Numérico: detecção de outliers em um espaço unidimensional
2. Z-Score: detecção de outliers paramétricos em um espaço unidimensional ou de baixa dimensão
3. DBSCAN: detecção de outliers baseada em densidade em um espaço unidimensional ou multidimensional
4. Floresta de Isolamento: método não paramétrico para grandes conjuntos de dados em um espaço unidimensional ou multidimensional

Para que é usada a detecção de outliers?

A detecção de outliers é mais comumente usada na detecção de comportamento fraudulento. Por exemplo, a detecção de outliers pode identificar atividades suspeitas de cartão de crédito e acionar uma resposta (como um congelamento de conta).

Em uma era onde os ataques cibernéticos são mais robustos e comuns do que nunca, a detecção de outliers ajuda a identificar violações de dados em sites para que possam ser rapidamente resolvidas. Isso é chamado de detecção de intrusões.

Mineração de regras de associação

Procurar grupos e outliers são algumas maneiras de minerar conhecimento, mas outra técnica chamada mineração de regras de associação examina como uma variável se relaciona com outra ao descobrir um padrão oculto no conjunto de dados.

Cientistas de dados procuram eventos ou atributos específicos que são altamente correlacionados com outro evento ou atributo. O insight da mineração de regras de associação também pode ajudar as empresas a identificar correlações potenciais. Por exemplo, se o evento A ocorrer, então o evento B provavelmente seguirá. Se o evento A for uma tempestade de neve, podemos supor que o evento B, o cancelamento de voos, provavelmente virá a seguir. Se você já recebeu sugestões de produtos em um site de comércio eletrônico com base no que está no seu carrinho, então você viu a mineração de regras de associação em ação.

Por exemplo, isso é o que a Amazon recomenda que eu compre com base em itens que comprei no passado.

Para que é usada a mineração de regras de associação?

O Walmart aplicou essa técnica de mineração de dados de forma impecável em 2004 durante o furacão Frances. Ao minerar dados de transações e inventário, os analistas descobriram que as vendas de Pop-Tarts de morango eram sete vezes maiores logo antes do furacão atingir. A cerveja também foi revelada como o item mais vendido antes do furacão. Com essa informação em mãos, o Walmart garantiu o estoque. Assim como o Walmart, pequenas e médias empresas podem usar esses dados da mesma forma.

Regressão

Se uma empresa está procurando fazer uma previsão com base no efeito que uma variável tem sobre outras, ela pode recorrer a uma técnica de mineração de dados chamada análise de regressão. Este método de dados identifica e analisa a relação entre variáveis.

Para que é usada a regressão?
Na superfície, os dados são caóticos. Há muito de tentativa e erro envolvido ao examinar a relação entre um conjunto de dados e outro – especialmente quando uma empresa está tentando descobrir probabilidades de eventos e fazer previsões. A análise de regressão pode direcionar essas previsões na direção certa.

Um exemplo de análise de regressão na indústria de saúde é examinar os efeitos que o índice de massa corporal, ou IMC, tem sobre outras variáveis. Você também usaria a regressão para determinar como o preço de um produto impactará o número de vendas que sua empresa tem ou como a quantidade de chuva impactará o crescimento das colheitas.

Regressão linear

Um tipo comum de regressão é chamado de regressão linear.

Isso significa que uma linha reta pode ser desenhada para mostrar como cada variável se relaciona uma com a outra.

Uma das técnicas de mineração de dados mais visuais é chamada de análise de árvore de decisão, e é um método popular para tomada de decisões importantes.

Existem dois tipos de análises de árvore de decisão. Um deles é chamado de classificação, que é o que você vê no exemplo acima determinando se um passageiro teria ou não sobrevivido no Titanic. A classificação é baseada em lógica, usando uma variedade de condições se/então ou sim/não até que todos os dados relevantes sejam mapeados.

Essas árvores consistem em três elementos diferentes:

1. Nó Raiz: o nó de nível superior que representa o objetivo ou decisão final que você está tentando tomar.
2. Ramos: partindo da raiz, os ramos representam diferentes opções ou cursos de ação, que são comumente representados por uma seta.
3. Nó Folha: anexado ao final dos ramos, os nós folha representam os possíveis resultados para cada ação. Um nó quadrado indica que outra decisão precisa ser tomada, enquanto um nó folha circular indica um evento de chance ou resultado desconhecido.

A outra árvore de decisão é chamada de regressão, que é usada quando a decisão alvo é um valor numérico. Por exemplo, a regressão poderia ser usada ao determinar o valor de uma casa. Ambas as árvores de decisão podem ser executadas através de programas de aprendizado de máquina.

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Uma árvore de decisão permite que um usuário entenda claramente como as entradas de dados afetam as saídas. Quando mais de uma árvore de decisão é combinada para uma análise preditiva, isso se torna o que é conhecido como uma floresta aleatória. Quando um modelo de floresta aleatória se torna muito complexo, é referido como uma técnica de aprendizado de máquina de caixa preta porque é difícil entender suas saídas com base nas entradas.

Previsão

Como o nome sugere, a previsão ou análise preditiva usa uma combinação de outras técnicas de mineração de dados, como agrupamento e classificação, para analisar eventos passados ou instâncias na sequência certa para prever um evento futuro.

Na maioria dos casos, reconhecer e entender tendências históricas é suficiente para gerar uma previsão precisa do que pode acontecer no futuro. Existem muitas abordagens para a análise preditiva, desde aprendizado de máquina até inteligência artificial. No entanto, a previsão precisa não depende dessas duas técnicas; ela também pode ser determinada usando vários algoritmos.

Para que é usada a previsão?

Muitas organizações usam a previsão para obter insights sobre quais tendências acontecerão a seguir dentro de seus dados. Assim como a detecção de outliers, a análise preditiva também pode detectar fraudes, vulnerabilidades de dia zero e ameaças persistentes. Um exemplo específico é como a Staples usou a previsão para analisar o comportamento e fornecer uma imagem completa de seus clientes, o que resultou em um aumento de 137% no ROI.

Visualização de dados

A visualização de dados trabalha para dar aos usuários insights adicionais sobre suas informações usando gráficos e tabelas em tempo real para entender melhor as metas de desempenho. Esta técnica é popular devido ao fato de que a visualização de dados é capaz de consumir dados de qualquer fonte através de uploads de arquivos, consultas de banco de dados e conectores de aplicativos. 

Como a visualização de dados é usada hoje?

Graças aos painéis criados usando software de visualização de dados, encontrar vários insights, tendências e KPIs nos dados é mais fácil do que nunca. Muitas dessas ferramentas fornecem funcionalidade de arrastar e soltar e outras capacidades não técnicas, para que o usuário médio de negócios possa construir os painéis necessários.

Este tipo de software é usado por executivos de nível C e equipes dentro dos setores de vendas, marketing, serviço ao cliente e recursos humanos. Como exemplo, aqueles em sua equipe de vendas usariam este software para rastrear números de receita em negócios que fecharam, enquanto as equipes de marketing usam essas ferramentas para analisar o tráfego da web, campanhas de e-mail e impressões de mídia social.

Redes neurais

O aprendizado neural é um tipo específico de modelo de aprendizado de máquina e técnica estatística que é frequentemente usado em conjunto com inteligência artificial e aprendizado profundo, e são alguns dos modelos de aprendizado de máquina mais precisos que usamos hoje.

Esta técnica de mineração de dados foi nomeada quando foi descoberta na década de 1940 porque possui diferentes camadas, todas se assemelhando às maneiras como os neurônios funcionam no cérebro humano. Apesar de sua precisão, as organizações que usam redes neurais devem estar cientes do fato de que alguns desses modelos são extremamente complexos, o que torna desafiador entender como a saída é determinada.

Na verdade, algumas redes neurais são tão incrivelmente intrincadas que têm até 150 camadas ocultas. Cada camada desempenha um papel fundamental na decomposição de características de dados brutos. Isso é formalmente chamado de extração de características.

Como as redes neurais são usadas hoje?

Redes neurais com apenas algumas camadas são usadas em bancos e correios para reconhecer estilos de escrita à mão. Isso é útil ao descontar cheques com seu telefone celular.

Redes neurais mais complexas com muitas camadas estão sendo usadas agora para desenvolver carros sem motorista. Extrair elementos da estrada, reconhecer faixas de pedestres e sinais de trânsito, e entender padrões de movimento de outros veículos são apenas alguns dos muitos tipos de dados brutos sendo decompostos peça por peça em redes neurais complexas.

Análise de componentes principais

A técnica de mineração de dados análise de componentes principais (PCA) é usada para ilustrar conexões ocultas entre variáveis de entrada enquanto cria novas variáveis que visualizam as mesmas informações capturadas usando dados originais, mas com menos variáveis. Essencialmente, este método combina informações correlacionadas para formar um número menor de variáveis chamadas "componentes principais" que representam a maior parte da variância nos dados.

O objetivo de reduzir o número de variáveis, enquanto ainda transmite a mesma quantidade de informações, é para que os analistas de dados possam melhorar a precisão dos modelos de mineração de dados supervisionados. Essencialmente, isso torna seus dados fáceis de explorar e visualizar.

Como a análise de componentes principais é usada hoje?

A PCA é mais comumente usada por aqueles no setor financeiro por aqueles que conduzem e analisam várias taxas de juros. Aqueles que trabalham com ações e o mercado de ações também usam PCA para determinar quais ações negociar e quando.

Rastreamento de padrões

Quando se trata de técnicas de mineração de dados, o rastreamento de padrões é uma fundamental. O rastreamento de padrões envolve identificar e monitorar tendências e padrões nos dados para fazer uma suposição inteligente e calculada sobre os resultados dos negócios.

Quando o rastreamento de padrões é usado hoje?

Digamos que uma organização identifique uma tendência em seus dados de vendas e a use como ponto de partida para capitalizar em um insight específico. Se os dados mostrarem que um determinado produto está vendendo melhor do que outros para um determinado público, eles podem decidir usar esses dados para criar produtos ou serviços semelhantes. Da mesma forma, eles poderiam optar por estocar melhor o produto original para esse público.

Armazenamento de dados

Também conhecido como armazenamento de dados corporativo, o armazenamento de dados envolve armazenar dados estruturados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais para que possam ser analisados para o uso de relatórios e inteligência de negócios. As técnicas de mineração de dados e armazenamento de dados de hoje utilizam tanto armazéns de dados em nuvem para um armazenamento mais seguro desses insights.

As informações armazenadas nesses armazéns podem ser usadas para:

• Ajuste de estratégias de produção: comparando vendas de produtos trimestralmente ou anualmente para gerenciar portfólios e reposicionar produtos
• Análise do cliente: examinando mais profundamente as preferências de compra do cliente, ciclos de orçamento, tempo de compra e mais
• Análise de operações: ajudando a analisar operações de negócios, relações com clientes e como fazer conexões ambientais adequadas

Como o armazenamento de dados é usado hoje?

As indústrias de investimento e seguros usam o armazenamento de dados para analisar padrões de dados, tendências de clientes e para rastrear movimentos de mercado. Aqueles no varejo usam armazéns de dados para rastrear itens, padrões de compra de clientes, promoções e para determinar a política de preços.

Descubra o desconhecido

Usar a técnica de mineração de dados certa certamente fornecerá insights sem precedentes sobre sua riqueza de dados. À medida que a tecnologia se torna mais avançada, a mineração de dados só continuará a crescer e encontrar insights mais profundos.

Arregace as mangas e mergulhe fundo no que seus dados estão mostrando; você pode se surpreender com o que encontra.

Leve todo esse conhecimento um passo adiante e aprenda sobre análise de negócios e como ela pode ser usada para alcançar o sucesso.