Atualmente, a mineração de dados é um dos mais importantes avanços tecnológicos. Ela permite que empresas obtenham insights valiosos sobre seus clientes, produtos e serviços para ganhar vantagens competitivas.

Por exemplo, imagine que uma empresa de varejo esteja procurando maneiras de aumentar suas vendas. Com a mineração de dados é possível analisar as compras dos clientes anteriores e revelar padrões de comportamento de compra. A investigação pode descobrir que os consumidores que adquiriram um produto têm maior possibilidade de comprar outro em específico. Com isso, a empresa pode criar campanhas de marketing direcionadas para os clientes, oferecendo promoções especiais, aumentando a probabilidade de compra. 

Além disso, a empresa pode usar a mineração de dados para identificar outros padrões de comportamento de compra, como produtos que são frequentemente comprados juntos ou produtos que são mais populares em certas épocas do ano. Com essa informação, a empresa pode ajustar sua estratégia de vendas para atender melhor às necessidades de seus clientes e, assim, aumentar sua receita.

A Mineração de Dados usa técnicas matemáticas através do uso de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) para desvendar padrões e tendências que residem nos dados. Em geral, essas correlações são complexas demais para serem identificadas por meio da análise de dados tradicionais, devido à grande quantidade de informações disponíveis. Estes padrões e tendências podem ser consolidados e formar modelos para mineração de dados, que podem ser aplicados a cenários específicos, tais como:

• Previsão: Estimando vendas, prevendo cargas de servidor ou tempo de inatividade de servidor;

• Risco e probabilidade: escolhendo os melhores clientes para malas diretas, determinando o ponto equilibrado provável para cenários de risco, atribuindo probabilidades a diagnósticos ou outros resultados;

• Recomendações: Determinando quais produtos são mais prováveis de serem vendidos juntos, gerando recomendações;

• Localizando sequências: Analisando seleções de cliente em um carrinho de compras, prevendo os próximos eventos prováveis;

• Agrupamento: Separando clientes ou eventos em cluster de itens relacionados, analisando e prevendo afinidades.

Para que os resultados da Mineração de Dados sejam benéficos, eles devem seguir algumas etapas. Estas são as etapas mais comuns do processo: Preparação de dados, seleção de características, aplicação de algoritmos, interpretação e avaliação dos resultados.

Na primeira etapa, a preparação de dados, estes são reunidos e preparados para serem usados na mineração de dados. Neste momento, podem ser limpos, organizados e padronizados. Também podem ser misturados entre si para criar conjuntos de dados mais completos.

Na segunda etapa, a seleção de características, as características (atributos) relevantes são selecionadas para investigação na etapa seguinte. Isso significa que as características que trazem o valor máximo para o processo de mineração de dados são escolhidas para serem analisadas.

Na terceira etapa, a aplicação de algoritmos, os algoritmos apropriados para a mineração de dados são aplicados ao conjunto de dados. Esta etapa envolve a construção de modelos de dados para explicar os dados de entrada. Os algoritmos usados na mineração de dados podem ser supervisionados ou não supervisionados.

Na quarta etapa, a interpretação e avaliação dos resultados, estes são analisados para extrair conclusões que por sua vez serão usadas para definir padrões, correlações, regras, tendências e áreas para maior exploração. Esta é uma etapa muito importante na mineração de dados e usada para fazer previsões, gerenciar recursos e descobrir novos insights.

Existem diversas técnicas utilizadas na Mineração de Dados, cada uma com suas próprias características e finalidades. Aqui estão algumas das técnicas mais comuns:

1. Regressão: é usada para estabelecer uma relação entre uma variável independente e uma variável dependente, permitindo a previsão de valores futuros com base em dados históricos.

1. Classificação: é usada para classificar dados em categorias com base em suas características. Por exemplo, pode ser usada para classificar clientes em diferentes categorias com base em seus interesses de compra.

1. Agrupamento: é usada para agrupar dados em clusters, com base em sua similaridade. Por exemplo, pode ser usada para agrupar clientes em diferentes segmentos de mercado com base em seus comportamentos de compra.

1. Árvores de decisão: é usada para representar uma série de decisões e suas possíveis consequências. Pode ser usada para ajudar empresas a tomar decisões informadas com base em dados.

1. Redes neurais: é usada para criar modelos que simulam o funcionamento do cérebro humano. Pode ser usada para prever o comportamento futuro com base em dados históricos.

1. Análise de associação: é usada para descobrir relações entre diferentes itens em um conjunto de dados. Por exemplo, pode ser usada para descobrir que as pessoas que compram leite também têm maior probabilidade de comprar pão.

As aplicações da mineração de dados estão se tornando cada vez mais importantes para o sucesso de uma empresa e pode ser útil para qualquer área de negócio desde que haja dados disponíveis para análise. Ao usar as etapas e técnicas de mineração de dados, as empresas podem obter uma compreensão mais profunda e rica sobre seus clientes, processos e resultados, permitindo que elas tomem decisões mais inteligentes. 

Neste artigo, apresentamos uma introdução ao processo de Mineração de Dados e às técnicas comumente utilizadas. Discutimos a importância da preparação dos dados, da escolha das técnicas adequadas e da validação dos resultados.

É importante lembrar que a Mineração de Dados é uma técnica complexa que requer experiência e conhecimento especializado. Por isso, a Mindtek está disponível para prestar assessoria em Mineração de Dados e lhe ajudar a aproveitar ao máximo seus dados. Converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mintek.com.br