Dentro do mundo dos dados, existem diversos termos comumente usados. Data Mining, ou Mineração de Dados em português, é um deles. No entanto, é importante destacar que a mineração de dados é apenas uma etapa do processo de KDD, Knowledge Discovery in Databases, que significa Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados em português. Vamos explorar mais detalhes sobre esses termos no artigo de hoje!
Data Mining, ou Mineração de Dados, é um processo de descoberta de padrões, relações e insights valiosos em grandes conjuntos de dados. Trata-se da extração de conhecimento a partir de dados, especialmente em grande volumes, o que se enquadra no contexto do Big Data. Essa prática é amplamente aplicada em diversas áreas, como engenharia, medicina, ciências e o mercado financeiro.
Podemos considerar o Data Mining como um termo que precede a Ciência de Dados. Hoje, a Ciência de Dados vai além do Data Mining, incorporando técnicas avançadas de análise, como machine learning, big data, visualização de dados e governança de dados. Assim, a Ciência de Dados é um campo mais abrangente e atualizado, enquanto o Data Mining é uma parte importante, mas mais específica, desse ecossistema de dados.
De modo mais simplificado, a mineração de dados pode ser comparada ao processo de mineração em geral, como a busca por ouro em uma área de terra. No contexto de dados, a mineração consiste em explorar conjuntos de dados em busca de informações valiosas, assim como encontrar pepitas de ouro.
Por exemplo, no campo do marketing, quando você compra um produto e começa a receber sugestões de produtos semelhantes ou anúncios de produtos que lhe interessam, mesmo sem ter pesquisado sobre eles na internet. Como isso acontece? Abordaremos esse assunto mais adiante.
Big Data
Antes de seguirmos para os processos de Data Mining, vamos definir Big Data, citado acima. Pois trata-se de um conjunto de dados grandes e complexos que estão além das capacidades dos métodos tradicionais de gerenciamento e processamento de dados.
O big data envolve enormes quantidades de dados gerados a partir de diversas fontes, sua análise requer tecnologias avançadas como computação em nuvem, processamento distribuído e algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para extrair insights, padrões e tendências.
Data Mining permite a extração de conhecimento ou insights dessas gigantes fontes de dados.
O processo de Data Mining para KDD (Knowledge Discovery in Databases)
Coleta de dados
O primeiro passo para a mineração de dados ou data mining, é o de reunir dados relevantes de várias fontes, como bancos de dados, data warehouses, sites ou outros repositórios.
Para esse passo, é possível contar com ferramentas como a Kondado, que automatizam a integração de dados e possibilitam a centralização de mais de 80 fontes em um data warehouse, data lake ou planilha.
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Pré-processamento de dados
O segundo passo, antes da mineração de dados, é o pré-processamento dos dados. O pré-processamento de dados envolve a transformação e preparação dos dados brutos para análises posteriores. Isso ocorre porque não é adequado simplesmente usar os dados em sua forma original para a mineração, pois podem conter erros, falta de padrões e outras questões que podem levar a resultados incorretos.
Nessa etapa, são realizadas atividades como limpeza dos dados, normalização para padronizar as escalas, seleção de atributos relevantes e integração de dados de diferentes fontes.
O pré-processamento deve garantir a qualidade e consistência dos dados, além de torná-los adequados para aplicação de algoritmos de mineração de dados.
A mineração de dados
Existem basicamente dois principais modelos de Data Mining, o de descrição e os preditivos.
Um modelo de descrição é usado para entender o funcionamento ou a estrutura dos dados e assim, conseguir informações relevantes sobre um certo fenômeno.
O modelo preditivo utiliza essas informações para fazer previsões ou estimativas sobre eventos futuros. Esse tipo de modelo utiliza técnicas estatísticas ou de aprendizado de máquina para identificar padrões nos dados de treinamento e aplicá-los a novos dados para fazer previsões ou estimativas. Esse modelo é utilizado no exemplo mencionado no início do artigo, no qual você recebe recomendações de produtos que nem mesmo pesquisou ainda!
A mineração de dados envolve comumente 6 tarefas :
Detecção de anomalias (detecção de valores atípicos/mudanças/desvios) – A identificação de registros de dados incomuns, que podem ser interessantes ou erros nos dados que exigem investigação adicional.
Aprendizado de regras de associação (modelagem de dependência) – Busca por relacionamentos entre variáveis.
Por exemplo, uma loja pode coletar dados sobre os padrões de compra de seus clientes. Usando o aprendizado de regras de associação, o setor de dados da loja pode determinar quais produtos são frequentemente comprados juntos e usar essas informações para fins de marketing.
Clusterização – é a tarefa de descobrir grupos e estruturas nos dados que sejam, de alguma forma, “similares”, sem usar estruturas conhecidas nos dados.
Classificação – é a tarefa de generalizar uma estrutura conhecida para aplicá-la a novos dados. Por exemplo, quando um programa de e-mail classifica um e-mail como “legítimo” ou “spam”.
Regressão – tenta encontrar uma função que modele os dados com o menor erro possível, ou seja, para estimar as relações entre os dados ou conjuntos de dados.
Sumarização – fornecer uma representação mais compacta do conjunto de dados, incluindo visualização e geração de relatórios.
Alguns softwares para a mineração de dados incluem:
IBM SPSS Modeler: Um software abrangente de mineração de dados e análise preditiva que oferece uma ampla gama de algoritmos e técnicas para análise de dados, mineração de texto e construção de modelos.
RapidMiner: Uma ferramenta de mineração de dados de código aberto que fornece uma interface amigável para construção de modelos analíticos usando um fluxo de trabalho visual. Ela suporta várias tarefas de mineração de dados, incluindo pré-processamento de dados, modelagem, validação e implantação.
Weka: Um software de mineração de dados de código aberto com uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para pré-processamento de dados, classificação, regressão, clusterização e visualização. Ele também fornece uma interface gráfica de usuário para facilitar o seu uso.
SAS Enterprise Miner: Um software poderoso de mineração de dados e análise preditiva oferecido pela SAS Institute. Ele fornece um conjunto abrangente de ferramentas para exploração de dados, modelagem e implantação, com suporte a uma variedade de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina.
Microsoft Azure Machine Learning Studio: Uma plataforma baseada em nuvem que permite aos usuários construir, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Ela oferece uma interface de arrastar e soltar e suporta vários algoritmos e técnicas de mineração de dados.
Pós processamento de dados
O pós-processamento de dados na mineração de dados é a etapa realizada após a conclusão da análise e modelagem dos dados. Essa etapa não pode ser realizada nas ferramentas citadas acima, sendo utilizadas outras, como PowerBI e Tableau.
São um conjunto de diferentes técnicas que têm como objetivo interpretar e comunicar os resultados obtidos durante a mineração de dados, ou seja, demonstrar os resultados de modo que seja entendível para os tomadores de decisão.
Entre as tarefas, podemos destacar:
Interpretação dos resultados: Analisar e compreender os padrões, relações e insights descobertos durante a mineração de dados, buscando uma compreensão mais profunda do significado e das implicações dos resultados.
Visualização de dados: Representar graficamente os resultados da mineração de dados de forma visualmente atraente e compreensível, utilizando gráficos, diagramas ou outras técnicas de visualização para facilitar a interpretação e a comunicação dos insights obtidos.
Sumarização e relatórios: Resumir os principais resultados e insights em formatos mais concisos, como resumos, relatórios ou apresentações, para fornecer uma visão geral dos principais achados aos tomadores de decisão e outros usuários interessados.
Validação e verificação: Avaliar a qualidade e a precisão dos resultados obtidos durante a mineração de dados, utilizando técnicas estatísticas ou métricas de desempenho para verificar a confiabilidade dos modelos construídos e dos insights gerados.
Implantação e integração: Incorporar os resultados da mineração de dados em sistemas ou processos existentes, integrando-os às operações empresariais ou desenvolvendo aplicativos e sistemas que possam aproveitar os insights para melhorar a tomada de decisões ou otimizar processos.
Data Mining e sua importância
A mineração de dados ou data mining, está relacionada com duas áreas-chave: machine learning e ciência de dados. O machine learning é uma disciplina que utiliza algoritmos e técnicas para ensinar sistemas computacionais a aprender e melhorar com base em dados.
A mineração de dados fornece os insights necessários para alimentar e treinar modelos de machine learning, permitindo a criação de sistemas inteligentes capazes de tomar decisões automatizadas e predições precisas.
Na ciência de dados a mineração de dados é uma etapa essencial, fornecendo os fundamentos para a análise exploratória, a identificação de padrões e a construção de modelos preditivos.
Conclusão
Data Mining é um processo para se chegar ao conhecimento. A mineração de dados é apenas uma tarefa com o objetivo de encontrar o conhecimento, assim como mencionado o exemplo do ouro no início do artigo. Na prática, ela faz parte de um grande processo em busca de conhecimento proveniente de uma grande quantidade de dados.
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Publicado em 2023-05-18