O que são algoritmos de mineração de dados?

Os algoritmos de mineração de dados são consultas e programas programados usados ​​para identificar padrões e tendências em conjuntos de dados. O principal uso da mineração de dados é determinar as necessidades e preferências do cliente, com base em sua atividade real. Embora as informações sejam baseadas no desempenho passado, elas podem ser um excelente indicador do comportamento e das tendências do cliente.

Dois excelentes exemplos de algoritmos de mineração de dados são os preditores de cluster e vizinhos mais próximos. Clustering é um termo usado para descrever uma atividade em que unidades ou dados individuais compartilham atributos importantes. Separar a roupa é um exemplo lógico desse comportamento. A pessoa que classifica a roupa está funcionando como o algoritmo. Ele ou ela separa a roupa em pilhas por atributos: cores, limpeza a seco e brancos são todos separados.

O processo de tomada de decisão real envolvido nesta atividade são os detalhes do algoritmo. Primeiro, o conjunto de dados deve ser limitado aos itens relevantes para o exercício. Os sapatos não estão incluídos na classificação da roupa, embora possam estar no mesmo espaço físico. A decisão deve ser tomada com antecedência sobre quais características serão usadas para separar a roupa e o tamanho de cada pilha.

O preditor de vizinho mais próximo baseia-se na identificação de exemplos que se aproximam. Os critérios devem ser fornecidos nos estágios iniciais, especificando qual é o item ou dados e qual será a definição de mais próxima. Esse tipo de algoritmo segue um padrão semelhante ao processo de pensamento lógico.

O principal benefício dos algoritmos de mineração de dados é a capacidade do programa de criar e identificar padrões em um grande volume de dados. A capacidade de identificar vizinhos em um ambiente específico é fácil de fazer em um pequeno grupo. No entanto, os dados coletados de todas as transações de vendas concluídas dentro do ano ou em um distrito requerem programas e lógica especiais para fazer com precisão.

As pessoas que podem criar algoritmos de mineração de dados para atender aos usuários precisam trabalhar em inteligência de negócios ou mineração de dados. Essa é uma expansão muito complexa de estatísticas que cresce em popularidade, pois as organizações buscam gerar um retorno mais tangível dos dados que coletaram. Um desenvolvedor eficiente pode criar um conjunto de algoritmos de mineração de dados que identificam com precisão os padrões de comportamento e usar essas informações para prever ações futuras. Esta informação é muito valiosa para empresas, organizações e governos.