Técnicas de Mineração de Dados e Aplicações

Então, o que exatamente é a mineração de dados?

A mineração de dados envolve basicamente de grandes volumes de dados que está sendo peneirado através de dados de software de mineração, a fim de procurar por padrões nos dados. A mineração de dados, que é um tipo de inteligência artificial, tem sido usado principalmente para analisar dados científicos e de negócios. A mineração de dados também tem sido usado para as tendências e padrões de voto em campanhas políticas.

Dados compreende basicamente numérico ou alguma outra informação factual de que é recolhida, a fim de ser analisado. Exemplos de dados são totais venda, nomes, lugares e números de telefone. Por exemplo, quando você vai comprar algo de uma loja e você está convidado a dar o seu código postal ou número de telefone da pessoa de vendas no caixa, essencialmente, que é um exercício de coleta de dados, que será utilizado para analisar os padrões de compra, gosto de como muitas outras pessoas da sua área comprou o mesmo produto. A mineração de dados ajuda a determinar esses padrões e permite que as empresas de prever o que os compradores maneira em uma determinada área vai se comportar no futuro.

Mineração de Dados ajuda a melhorar a tomada de decisão

Assim, a mineração de dados utiliza técnicas de previsão para revelar padrões nos dados. Esses padrões têm um papel vital no processo de tomada de decisão, uma vez que expor as áreas onde melhorias podem ser feitas no processo. As organizações podem usar a mineração de dados, de forma a melhorar a lucratividade e eficácia de suas interações com seus clientes, aperfeiçoar a gestão de risco, e detectar fraudes. Em outras palavras, os padrões que são reveladas por meio de mineração de dados ajudam as organizações de negócios a tomar decisões oportunas e melhor.

Técnicas de Mineração de Dados

Aqui é um breve relato de duas das mais populares técnicas de mineração de dados: Regressão e Classificação.

Regressão: Esta é a mais conhecida e mais antiga técnica estatística que é utilizada pela comunidade de mineração de dados. Essencialmente, a regressão faz uso de um conjunto de dados para desenvolver uma fórmula matemática que se ajusta aos dados. Assim, sempre que você quiser usar os resultados para prever futuros padrões de comportamento, tudo que você precisa fazer é apenas levar os novos dados, e aplicá-lo à fórmula que tem sido desenvolvido, e você vai ter a sua previsão. O maior fator limitante desta técnica é que ele funciona bem com apenas dados quantitativos que é contínuo, como idade, velocidade, ou peso. Mas se você precisa trabalhar com dados que é categórico, onde não há uma ordem significativa, tais como o sexo, o nome ou cor, é melhor usar uma técnica diferente.

Classificação: Se você precisa trabalhar com dados categóricos, ou uma combinação de dados categóricos e numéricos contínua, análise de classificação irá atender às suas necessidades. Esta técnica tem a capacidade de processar uma variedade mais ampla de dados em comparação com a regressão e é, portanto, cada vez mais popularidade. Além disso, a saída que proporciona pode ser interpretado com mais facilidade. Mais do que a fórmula matemática complexa que a técnica de regressão fornece, neste que será fornecido uma árvore de decisão que requer uma seqüência de decisões binárias.

Aplicações de mineração de dados e ferramentas de mineração de dados

Software de mineração de dados é normalmente dividido em dois grupos pela maioria dos analistas: aplicações de mineração de dados e ferramentas de mineração de dados. Enquanto as aplicações de mineração de dados de implantes técnicas dentro de um aplicativo que é personalizado para lidar com um problema particular do negócio, ferramentas de mineração de dados, por outro lado, fornecem várias técnicas que podem ser utilizadas para qualquer problema de negócios.

Independentemente de que estamos cientes disso ou não, nossa vida cotidiana são tocados por aplicações de mineração de dados. Por exemplo, praticamente todas as transações monetárias fazemos é processada através de uma aplicação de exploração de dados, a fim de detectar a fraude. No entanto, ambas as aplicações de mineração de dados e ferramentas de mineração de dados são valiosos. As organizações estão cada vez mais usando aplicações de mineração de dados e ferramentas de mineração de dados de forma integrada para realizar análise preditiva.

Então, como ferramentas de mineração de dados e aplicações de mineração de dados trabalhar juntos?

Ferramentas de mineração de dados são utilizados para garantir o mais alto nível de precisão possível, bem como a flexibilidade. Basicamente, a eficácia das aplicações de mineração de dados é aumentada através de ferramentas de mineração de dados. Porque não há dois conjuntos de dados ou organizações podem ser completamente iguais, não pode haver uma única técnica que pode proporcionar os melhores resultados para todos. Além de ferramentas de mineração de dados em profundidade fornecendo técnicas, mas eles também oferecem a flexibilidade para usar qualquer combinação das técnicas, a fim de melhorar a precisão das previsões. Devido à flexibilidade de ferramentas de mineração de dados, uma metodologia de mineração de dados e um conjunto de diretrizes para a mineração de dados foram criadas a fim de ajudar na condução do processo. O processo CRISP-DM, ou a Cruz padrão da indústria para Mineração de Dados garante que os resultados da sua empresa com ferramentas de mineração de dados são confiáveis ​​e oportunas. Esta metodologia foi desenvolvida em conjunto com fornecedores e profissionais, a fim de proporcionar aos profissionais de mineração de dados com as diretrizes, listas de verificação, objetivos e tarefas para cada etapa do processo de mineração de dados....