No mundo atual orientado a dados, as organizações geram enormes quantidades de informações a cada segundo. Mas os dados brutos sozinhos não impulsionam idéias - é aí que entra a mineração de dados. Ao usar as técnicas corretas, os analistas podem transformar dados dispersos em conhecimento acionável. Neste blog, levaremos você pelas 7 principais técnicas de mineração de dados que todo analista, seja um iniciante ou profissional experiente, deve ter em seu kit de ferramentas.
1. Classificação
A classificação é uma das técnicas de mineração de dados mais amplamente usadas. Envolve classificar dados em categorias ou classes predefinidas. Por exemplo, classificar e-mails como "spam" ou "não spam" ou clientes como "alto valor" ou "baixo valor". Algoritmos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, florestas aleatórias e máquinas vetoriais de suporte, são comumente usadas para isso.
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2. Clustering
Ao contrário da classificação, o cluster não depende de rótulos predefinidos. Em vez disso, ele agrupa dados com base na similaridade. Um ótimo exemplo é a segmentação do cliente - encontrando padrões entre o comportamento do cliente para agrupar -os em clusters semelhantes para o marketing direcionado. O agrupamento é uma técnica obrigatória para descobrir padrões ocultos.
3. Aprendizagem de regras de associação
Esta técnica é sobre descobrir relacionamentos entre variáveis em grandes conjuntos de dados. O exemplo clássico é a análise da cesta de mercado: se um cliente comprar pão, é provável que também compre manteiga. Ferramentas como o algoritmo Apriori ajudam os analistas a encontrar essas regras de "if-then" que podem impulsionar as estratégias de colocação e venda cruzada do produto.
4. Análise de regressão
A regressão ajuda a prever um resultado contínuo com base nas variáveis de entrada. É comumente usado para previsão - como prever números de vendas com base em tendências anteriores. Entre as 7 principais técnicas de mineração de dados, a regressão é particularmente valiosa ao trabalhar com dados numéricos.
5. Detecção de anomalia
Também conhecido como detecção externa, essa técnica é usada para identificar pontos de dados incomuns que não se encaixam no padrão. Em finanças, é útil para detectar fraude; na fabricação, para identificar falhas de equipamentos. A captura de anomalias mais cedo pode evitar grandes problemas na linha.
6. Mineração de padrões seqüenciais
Este método identifica sequências recorrentes em dados. Por exemplo, um site de comércio eletrônico pode descobrir que os clientes que visualizam uma página de produto geralmente acabam comprando dentro de três dias. Esse insight pode ajudar com promoções de tempo ou lembretes. Entre as 7 principais técnicas de mineração de dados, esta é uma opção para rastreamento de comportamento.
7. Mineração de texto
Por último, mas não menos importante, a mineração de texto se concentra em extrair insights de dados de texto não estruturados - pense em análises de clientes, comentários nas mídias sociais ou e -mails. Com o aumento do conteúdo gerado pelo usuário, essa técnica é mais relevante do que nunca.
Considerações Finais
Dominar as 7 principais técnicas de mineração de dados pode melhorar drasticamente como você interpreta e usa dados. Esteja otimizando as campanhas de marketing, a previsão de vendas ou identificando as tendências dos clientes, esses métodos fornecem a base para o sucesso orientado a dados. À medida que os dados continuam a crescer, saber como explorá-los efetivamente não é apenas um bom de se ter-é uma necessidade.
Pronto para colocar essas técnicas para trabalhar? Comece pequeno, experimente conjuntos de dados reais e veja a diferença que eles fazem.
