Quais são os diferentes tipos de análise de mineração de dados?

A análise de mineração de dados pode ser um processo útil que fornece resultados diferentes, dependendo do algoritmo específico usado para avaliação de dados. Tipos comuns de análise de mineração de dados incluem: análise exploratória de dados (EDA), modelagem descritiva, modelagem preditiva e padrões e regras de descoberta. A utilização de cada uma dessas ferramentas de mineração de dados fornece uma perspectiva diferente das informações coletadas. Os profissionais que usam essas técnicas podem adquirir informações adicionais sobre um problema ou preocupação com base na ferramenta de análise específica usada.

Devido aos diferentes resultados fornecidos pelas ferramentas de análise de mineração de dados quando empregados, é pertinente considerar uma revisão básica de cada uma. A análise exploratória de dados, ou EDA, envolve a revisão de um conjunto de dados sem objetivos de resultado claros para o exame. Variáveis ​​que definem os dados são usadas como base para fornecer representações visuais ao pesquisador. À medida que o número de variáveis ​​aumenta, essa ferramenta de análise de mineração de dados pode se tornar menos eficaz para a visualização de dados.

A modelagem descritiva é uma ferramenta de análise de mineração de dados usada para descrever coletivamente todos os dados em um determinado conjunto de dados. Especificamente, essa abordagem sintetiza todos os dados para fornecer informações sobre tendências, segmentos e clusters presentes nas informações pesquisadas. A análise descritiva de mineração de dados é comumente usada em publicidade. Um exemplo disso é a segmentação de mercado, na qual os profissionais de marketing pegam grupos de clientes maiores e os segmentam por características homogêneas.

As ferramentas de análise de mineração de dados também incluem modelagem preditiva. A modelagem preditiva envolve o desenvolvimento de um modelo com base nos dados existentes. O modelo é então usado como base para a previsão de outra variável relevante para os dados revisados. O termo "preditivo" indica que essa ferramenta de mineração de dados pode permitir ao usuário prever algum valor com base no que é conhecido no conjunto de dados. A análise preditiva pode ser usada pelos profissionais de marketing para determinar quais produtos os clientes estão procurando. Com base nas tendências atuais de compras, os profissionais de marketing podem fazer previsões sobre quais novos produtos podem ser populares no futuro.

A descoberta de padrões e regras difere das ferramentas descritivas e preditivas de mineração de dados. Enquanto as ferramentas descritivas e preditivas empregam a construção de modelos como base para a análise, a descoberta de padrões e regras se concentra na identificação de padrões nos dados. Os profissionais de marketing que trabalham em supermercados, por exemplo, costumam usar essa ferramenta de análise de mineração de dados como um meio para determinar padrões de compra. Ao determinar quais produtos os clientes sempre compram na mesma ordem, podem ser desenvolvidas promoções direcionadas para os itens.