Hoje falaremos sobre mineração de dados (“mineração de dados”, “mineração de dados”, “análise aprofundada de dados” ou simplesmente “mineração de dados” na interpretação russa). "Em Deus nós confiamos. Todo o resto precisa de dados para acreditar.” William Edwards Deming, cientista e estatístico americano.
O que é mineração de dados?
Mineração de dados é um nome coletivo usado para descrever uma série de métodos de estudo e análise de grandes volumes de dados para identificar padrões e regras neles. A mineração de dados é considerada uma disciplina distinta no campo da ciência de dados. Se falarmos sobre o uso generalizado de conhecimento e desenvolvimentos nesta área, as empresas costumam usar a mineração de dados para extrair informações úteis dos dados. Ao utilizar soluções de software para encontrar padrões em grandes volumes de dados, as empresas podem estudar o comportamento e os hábitos do consumidor para desenvolver soluções de marketing mais eficazes, aumentar as vendas e reduzir custos. Além disso, técnicas de mineração de dados são utilizadas para construir modelos de aprendizado de máquina (ML), que são utilizados em aplicações modernas de inteligência artificial , como algoritmos de mecanismos de busca e sistemas de recomendação, por exemplo. “Você pode ter dados, mas não informação, mas não há informação sem dados.” Daniel Keys Moran, especialista em programação e escritor.Como a mineração de dados difere do Big Data?
Também será útil esclarecer imediatamente como a mineração de dados como conceito difere do Big Data (a propósito, temos um artigo separado sobre o uso de Java na área de Big Data ). Simplificando, o termo Big data refere-se a todos os aspectos de grandes volumes de dados de vários tipos, incluindo dados estruturados e não estruturados, sua coleta, armazenamento, classificação, etc. Considerando que a mineração de dados se refere apenas ao mergulho profundo nos dados para extrair insights, padrões e semelhanças importantes, e outras informações de dados de qualquer tamanho (grandes e pequenos). Assim, ambos os conceitos estão relacionados com dados e geralmente se sobrepõem, mas a mineração de dados trata da utilização da informação recolhida para fins específicos. “Sem uma análise profunda dos dados, as empresas não veem nem ouvem nada; online eles estão tão indefesos e confusos quanto um cervo correndo na estrada.” Geoffrey Moore, escritor e teórico de gestão.
Áreas de aplicação Mineração de dados
A análise aprofundada de dados, como você entende, é amplamente utilizada. Vamos dar uma olhada rápida nas indústrias e áreas de atividade onde ele é usado com mais frequência.-
Marketing e direcionamento a grupos de consumidores-alvo no varejo.
Mais frequentemente do que outros, a mineração de dados é usada pelos varejistas para entender melhor as necessidades de seus clientes. A análise de dados permite-lhes dividir com mais precisão os consumidores em grupos e adaptar as promoções a eles.
Por exemplo, os supermercados costumam oferecer aos clientes um cartão de fidelidade, que abre descontos que não estão disponíveis para outros. Com a ajuda desses cartões, os varejistas coletam dados sobre quais compras são feitas por determinados grupos de consumidores. A aplicação de uma análise aprofundada a estes dados permite estudar os seus hábitos e preferências, adaptando o sortido e as promoções para ter em conta esta informação.
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Gestão de riscos de crédito e históricos de crédito em bancos.
Os bancos estão a desenvolver e a implementar modelos de prospeção de dados para prever a capacidade de um mutuário contrair e reembolsar empréstimos. Utilizando vários tipos de dados demográficos e pessoais do mutuário, estes modelos determinam automaticamente a taxa de juro em função do nível de risco de cada cliente individualmente.
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Detecção e combate à fraude financeira.
As organizações financeiras usam a mineração de dados para detectar e prevenir transações fraudulentas. Esta forma de análise aplica-se a todas as transações e muitas vezes os consumidores nem sequer têm consciência disso. Por exemplo, rastrear as despesas regulares de um cliente bancário pode identificar automaticamente pagamentos suspeitos e atrasar instantaneamente a sua execução até que o utilizador confirme a compra. Assim, a mineração de dados é usada para proteger os consumidores de vários tipos de golpistas.
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Análise de sentimento em sociologia.
A análise de sentimentos de dados de mídias sociais também é uma aplicação comum de mineração de dados, usando uma técnica chamada mineração de texto. Pode ser usado para obter informações sobre como um determinado grupo de pessoas se sente sobre um determinado assunto. Isto é feito através da análise automática de dados de redes sociais ou outras fontes públicas.
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Bioinformação em saúde.
Na medicina, os modelos de mineração de dados são usados para prever a probabilidade de um paciente desenvolver várias doenças com base em fatores de risco. Para isso, são coletados e analisados dados demográficos, familiares e genéticos. Nos países em desenvolvimento com grandes populações, esses modelos começaram recentemente a ser implementados para diagnosticar pacientes e priorizar os cuidados médicos antes da chegada dos médicos e do exame presencial.
Mineração de dados e Java
Como você já deve ter entendido pelo contexto, no campo da mineração de dados, como em outras partes do Big data , Java é uma das principais linguagens de programação. Portanto, faremos um breve panorama das principais ferramentas para mineração de dados em Java.- RapidMiner
RapidMiner é uma plataforma aberta de mineração de dados escrita em Java. Uma das melhores soluções de análise preditiva disponíveis, com capacidade de criar ambientes integrados para aprendizado profundo, mineração de texto e aprendizado de máquina. Muitas organizações o utilizam para análises aprofundadas de dados. RapidMiner pode ser usado tanto em servidores locais quanto na nuvem.
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Apache Mahout é uma biblioteca de aprendizado de máquina Java de código aberto da Apache. Mahout é precisamente uma ferramenta de aprendizado de máquina escalável com capacidade de processar dados em uma ou mais máquinas. As implementações desse aprendizado de máquina são escritas em Java, algumas partes são construídas no Apache Hadoop.
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MicroStrategy é uma plataforma de software de business intelligence e análise de dados que suporta todos os modelos de mineração de dados. Graças a uma ampla gama de gateways e drivers proprietários, a plataforma pode conectar-se a qualquer recurso corporativo e analisar seus dados. A MicroStrategy se destaca na transformação de dados complexos em visualizações simplificadas que podem ser usadas para diversas finalidades.
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Pacote de mineração de dados Java
Java Data Mining Package é uma biblioteca Java de código aberto para mineração de dados e aprendizado de máquina. Facilita o acesso a fontes de dados e algoritmos de aprendizado de máquina e fornece módulos de visualização. O JDMP inclui vários algoritmos e ferramentas, bem como interfaces para outros pacotes de aprendizado de máquina e mineração de dados (como LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave e outros).
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Suíte de aprendizado de máquina WEKA
O Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Machine Learning Suite é uma lista aberta de algoritmos usados para desenvolver métodos de aprendizado de máquina. Todos os algoritmos WEKA são adaptados para aprendizado de máquina e mineração de dados. O WEKA Machine Learning Suite é agora amplamente utilizado no ambiente de negócios, fornecendo às empresas análise de dados simplificada e análise preditiva.
“O mundo de hoje está cheio de dados e, graças a isso, podemos ver os consumidores com muito mais clareza.” Max Levchin, cofundador do PayPal
Como os dados são extraídos
O processo de mineração de dados geralmente aceito consiste em seis etapas.-
Definição de metas de negócios.
Primeiro, você precisa formular os objetivos gerais de negócios do projeto e entender como a mineração de dados ajudará a alcançá-los. Nesta fase, deve ser desenvolvido um plano que inclua cronogramas, ações e atribuições de funções.
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Compreendendo os dados.
Na segunda etapa, os dados necessários são coletados de diversas fontes. As ferramentas de visualização são frequentemente usadas para examinar as propriedades dos dados para garantir que ajudem a atingir as metas de negócios. Nesta e na próxima etapa, as ferramentas Java são usadas com mais frequência e, portanto, são necessárias as qualificações de um programador Java.
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Modelagem de dados.
Nesta fase, são aplicadas ferramentas especiais e modelos matemáticos aos dados, que permitem encontrar padrões nos mesmos.
- Nota.
Os resultados são então avaliados e comparados com as metas de negócios para determinar se os dados podem alcançá-las.
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Implantação.
Pois bem, na fase final, os dados obtidos nas etapas descritas acima são integrados às operações do negócio. Várias plataformas de business intelligence são frequentemente utilizadas como ferramenta para implementar as informações obtidas.
Preparação de dados.
Os dados são então limpos e aumentados para garantir que o array esteja pronto para mineração. Dependendo do volume de dados que estão sendo analisados e do número de fontes de dados, o processamento pode levar muito tempo. Portanto, modernos sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) são utilizados para o processamento, o que agiliza o processo de análise aprofundada.
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