O data mining permite encontrar oportunidades de melhoria em diversas áreas do negócio e, por isso, é uma ferramenta de grande importância para quem quer se destacar da concorrência.
Datamining ou Mineração de Dados consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e / ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões ...
A mineração de dados ajuda as empresas do setor a obter uma visão melhor dos riscos de mercado, detectar fraudes mais rapidamente, gerenciar obrigações de conformidade normativa e obter retornos ideais sobre seus investimentos de marketing.
O Dataminer, ou minerador de dados em português, é o profissional que domina a ciência dos dados e a utiliza para identificar padrões e prever ações futuras. Para isso, o Dataminer precisa ter conhecimentos de Big Data, Data Analytics e outras tecnologias que ajudam na análise de dados.
Quais são as técnicas do Data Mining? O Data Mining (DM) baseia-se em três técnicas principais: a estatística clássica, Inteligência Artificial e machine learning. A mais antiga dessas técnicas é a estatística clássica, que viabiliza as demais. É a base da maioria das tecnologias que constroem o Data Mining.
O Data Mining serve, por exemplo, para identificar padrões de comportamento dos consumidores. A sua alta capacidade analítica, que é determinada por algoritmos de Inteligência Artificial e de Machine Learning, faz conexões e correlações entre os dados, identifica padrões e anomalias.
Agregar e organizar dados. Podemos dizer que essa é a principal função do Data Mining. O processo consiste em uma varredura nos dados coletados, para encontrar padrões relacionados entre as informações. Com isso, há a possibilidade de gerar novos subgrupos de dados, que serão analisados com maior eficácia.
Mineração de dados é uma técnica assistida por computador usada em análises para processar e explorar grandes conjuntos de dados. Com ferramentas e métodos de mineração de dados, as organizações podem descobrir padrões e relacionamentos ocultos em seus dados.
Uma das primeiras aparições do termo “economia da informação” no mundo científico foi em 1986, com Bruce Greenwald e com o ganhador do Nobel de economia, Joseph Stiglitz. Nesse contexto, os acadêmicos argumentam que as pessoas não possuem acesso a todas informações disponíveis, tornando assim os mercados imperfeitos.
O profissional de data mining trabalha as bases de dados para avaliar as informações e descartar as que não forem úteis ou confiáveis. Para tal, deve contar com conhecimentos sobre big data, informática e análise de informações, e ser capaz de manusear diferentes tipos de software.
Qual é a relação com o Big Data? Geralmente, a mineração de dados é feita com amostragens menores, o que limita a quantidade de resultados que ela pode oferecer. Já a análise de Big Data é um processo similar ao que é feito no Data Mining, mas em uma escala maior com relação à quantidade e ao tipo de dado.
Quais são as 4 principais etapas da mineração de dados?
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.
Para que serve um software de Data Mining no governo?
o software de Data Mining classifica os dados com base nos resultados do usuário; os profissionais que utilizarão as informações para criar estratégias e ações finalizam o processo transformando os dados em formatos de conteúdos mais acessíveis, como painéis, relatórios etc.
Qual a diferença entre Business Intelligence e Data Mining?
Business Intelligence, ou BI, é informar decisões do presente com dados históricos para entender os padrões que mais beneficiaram uma empresa. Data Mining é minerar os dados organizacionais para obter análises cada vez mais precisas.
Qual é a diferença entre a data warehouse e Data Mining?
Basicamente, o data warehouse armazena dados, enquanto o data mining é representado por tecnologias que buscam transformar os dados de uma organização em conhecimento relevante para o negócio.
Por que a análise exploratória de dados é importante?
A Análise Exploratória de Dados é um processo importante do trabalho do cientista de dados porque é a partir dela que o cientista de dados vai obtendo insights e coletando informações que vão alimentar os modelos de machine learning.
Qual a diferença entre Data Mining e machine learning?
A mineração de dados, portanto, tem um objetivo mais estatístico. Sua meta é encontrar padrões disponíveis em volumes de dados antes dispersos. Já o machine learning é um sistema tecnológico de aprendizado de máquina.
O Orange Data Mining será uma ferramenta essencial para criar fluxos de trabalho personalizados, realizar análises de dados avançadas e gerar visualizações impactantes para comunicar os resultados aos clientes.
Habilidades necessárias. As principais habilidades que um profissional da mineração de dados precisa ter são conhecimento em estatística, técnicas de data mining, conhecimento de banco de dados como SQL, MongoDB ou DBA. Alguns diferenciais incluem inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Qual a primeira atividade de todo processo de mineração de dados?
A primeira etapa do processo de mineração de dados é a coleta dos dados. É importante selecionar e reunir as fontes de dados relevantes para o objetivo da mineração.
O que é clusterização? A clusterização é uma técnica de machine learning não supervisionado que visa agrupar os dados em determinados conjuntos distintos entre si. É muito útil para diversos contextos, como para o marketing e para estudos de mercado.
