A mineração de dados, também conhecida como descoberta de conhecimento em dados (KDD), é o processo de descoberta de padrões e outras informações valiosas de grandes conjuntos de dados. Dada a evolução da tecnologia de armazenamento de dados e o crescimento do big data, a adoção de técnicas de mineração de dados acelerou rapidamente nas últimas duas décadas, ajudando as empresas a transformar seus dados brutos em conhecimento útil. No entanto, apesar do fato de que a tecnologia evolui continuamente para lidar com dados em grande escala, os líderes ainda enfrentam desafios com escalabilidade e automação.

A mineração de dados melhorou a tomada de decisões organizacionais por meio de análises de dados perspicazes. As técnicas de mineração de dados que sustentam essas análises podem ser divididas em dois propósitos principais; eles podem descrever o conjunto de dados de destino ou prever resultados por meio do uso de algoritmos de machine learning . Esses métodos são usados para organizar e filtrar os dados, trazendo à tona as informações mais interessantes, desde a detecção de fraudes até o comportamento do usuário, gargalos e até falhas de segurança.

Quando combinado com análise de dados e ferramentas de visualização, como o Apache Spark, mergulhar no mundo da mineração de dados nunca foi tão fácil e extrair insights relevantes nunca foi tão rápido. Os avanços na inteligência artificial  continuam a acelerar a adoção em todos os setores. 

O processo de mineração de dados envolve várias etapas, desde a coleta de dados até a visualização para extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados. Como mencionado acima, as técnicas de mineração de dados são usadas para gerar descrições e previsões sobre um conjunto de dados de destino. Os cientistas de dados descrevem os dados por meio de suas observações de padrões, associações e correlações. Eles também classificam e agrupam dados por meio de métodos de classificação e regressão e identificam valores discrepantes para casos de uso, como detecção de spam.

A mineração de dados geralmente consiste em quatro etapas principais: definição de objetivos, coleta e preparação de dados, aplicação de algoritmos de mineração de dados e avaliação de resultados.

1. Definir os objetivos do negócio: essa pode ser a parte mais difícil do processo de mineração de dados e muitas organizações gastam muito pouco tempo nessa importante etapa. Cientistas de dados e stakeholders precisam trabalhar juntos para definir o problema de negócios, o que ajuda a informar as questões de dados e parâmetros para um determinado projeto. Os analistas também podem precisar fazer pesquisas adicionais para entender o contexto de negócios adequadamente.

2. Peparação de dados: uma vez definido o escopo do problema, fica mais fácil para os cientistas de dados identificar qual conjunto de dados ajudará a responder às questões pertinentes ao negócio. Depois de coletar os dados relevantes, os dados serão limpos, removendo qualquer ruído, como duplicatas, valores ausentes e valores discrepantes. Dependendo do conjunto de dados, uma etapa adicional pode ser tomada para reduzir o número de dimensões, pois muitos recursos podem retardar qualquer cálculo subsequente. Os cientistas de dados procurarão reter os preditores mais importantes para garantir a precisão ideal em qualquer modelo.

3. Construção de modelos e mineração de padrões: dependendo do tipo de análise, os cientistas de dados podem investigar quaisquer relações de dados interessantes, como padrões sequenciais, regras de associação ou correlações. Embora os padrões de alta frequência tenham aplicações mais amplas, às vezes os desvios nos dados podem ser mais interessantes, destacando áreas de possível fraude.

Algoritmos de deep learning  também podem ser aplicados para classificar ou agrupar um conjunto de dados dependendo dos dados disponíveis. Se os dados de entrada forem rotulados (ou seja, aprendizagem supervisionada), um modelo de classificação pode ser usado para categorizar dados ou, alternativamente, uma regressão pode ser aplicada para prever a probabilidade de uma atribuição específica. Se o conjunto de dados não estiver rotulado (ou seja, aprendizagem não supervisionada), os pontos de dados individuais no conjunto de treinamento são comparados entre si para descobrir semelhanças subjacentes, agrupando-os com base nessas características.

4. Avaliação de resultados e aplicação de conhecimento: uma vez que os dados são agregados, os resultados precisam ser avaliados e interpretados. Ao finalizar os resultados, eles devem ser válidos, novos, úteis e compreensíveis. Quando esse critério é atendido, as organizações podem usar esse conhecimento para implementar novas estratégias, alcançando os objetivos pretendidos.

A mineração de dados funciona usando vários algoritmos e técnicas para transformar grandes volumes de dados em informações úteis. Aqui estão alguns dos mais comuns:

Regras de associação: uma regra de associação é um método baseado em regras para encontrar relacionamentos entre variáveis em um determinado conjunto de dados. Esses métodos são frequentemente usados para análise de carrinhos, permitindo que as empresas entendam melhor as relações entre diferentes produtos. Compreender os hábitos de consumo dos clientes permite que as empresas desenvolvam melhores estratégias de venda cruzada e mecanismos de recomendação.

Redes neurais: utilizadas principalmente para algoritmos de deep learning, as redes neurais processam dados de treinamento imitando a interconectividade do cérebro humano por meio de camadas de nós. Cada nó é composto de entradas, pesos, um viés (ou limite) e uma saída. Se esse valor de saída exceder um determinado limite, ele "dispara" ou ativa o nó, passando dados para a camada seguinte na rede. As redes neurais aprendem essa função de mapeamento por meio do aprendizado supervisionado, ajustando-se com base na função de perda por meio do processo de descida do gradiente. Quando a função de custo é igual ou próxima de zero, podemos confiar na precisão do modelo para fornecer a resposta correta.

Árvore de decisão: essa técnica de mineração de dados usa métodos de classificação ou regressão para classificar ou prever possíveis resultados com base em um conjunto de decisões. Como o nome sugere, ele usa uma visualização em árvore para representar os possíveis resultados dessas decisões.

K-vizinhos mais próximos (KNN): o K-vizinhos mais próximos mais próximo, também conhecido como algoritmo KNN, é um algoritmo não paramétrico que classifica pontos de dados com base em sua proximidade e associação a outros dados disponíveis. Este algoritmo assume que pontos de dados semelhantes podem ser encontrados próximos uns dos outros. Como resultado, procura calcular a distância entre os pontos de dados, geralmente através da distância euclidiana, e então atribui uma categoria com base na categoria ou média mais frequente.

As técnicas de mineração de dados são amplamente adotadas entre as equipes de inteligência de negócios e análise de dados, ajudando-as a extrair conhecimento para sua organização e setor. Alguns casos de uso mineração de dados incluem:

Vendas e Marketing
 

As empresas coletam uma enorme quantidade de dados sobre seus clientes e clientes em potencial. Ao observar a demografia do consumidor e o comportamento do usuário on-line, as empresas podem usar os dados para otimizar suas campanhas de marketing, melhorando a segmentação, as ofertas de venda cruzada e os programas de fidelidade do cliente, gerando um ROI mais alto nos esforços de marketing. As análises preditivas também podem ajudar as equipes a definir expectativas com seus stakeholders, fornecendo estimativas de rendimento de quaisquer aumentos ou reduções no investimento em marketing.

Educação
 

As análises preditivas também podem ajudar as equipes a definir expectativas com seus stakeholders, fornecendo estimativas de rendimento de quaisquer aumentos ou reduções no investimento em marketing. À medida que os cursos continuam sendo transferidos para plataformas on-line, eles podem usar uma variedade de dimensões e métricas para observar e avaliar o desempenho, como pressionamento de tecla, perfis de alunos, turmas, universidades, tempo gasto etc.

Otimização operacional
 

A mineração de processos aproveita as técnicas de mineração de dados para reduzir os custos nas funções operacionais, permitindo que as organizações operem com mais eficiência. Essa prática ajudou a identificar gargalos custosos e melhorar a tomada de decisões entre os líderes de negócios.

Detecção de fraudes
 

Embora os padrões de ocorrência frequente nos dados possam fornecer informações valiosas às equipes, a observação de anomalias nos dados também é benéfica, ajudando as empresas a detectar fraudes. Embora esse seja um caso de uso bem conhecido em bancos e outras instituições financeiras, as empresas baseadas em SaaS também começaram a adotar essas práticas para eliminar contas falsas de usuários de seus conjuntos de dados.