Quais são os diferentes tipos de técnicas de mineração de dados?
A mineração de dados geralmente se refere a um método usado para analisar dados de uma fonte de destino e compor esse feedback em informações úteis. Essas informações geralmente são usadas para ajudar uma organização a cortar custos em uma área específica, aumentar a receita ou ambas. Geralmente facilitado por um aplicativo de mineração de dados, seu objetivo principal é identificar e extrair padrões contidos em um determinado conjunto de dados.
Mais importante, as técnicas de mineração de dados visam fornecer informações que permitam uma melhor compreensão dos dados e de seus recursos essenciais. Empresas e organizações podem empregar muitos tipos diferentes de técnicas de mineração de dados. Embora eles possam adotar uma abordagem semelhante, todos geralmente se esforçam para atingir objetivos diferentes.
O objetivo das técnicas preditivas de mineração de dados quase sempre é identificar modelos ou padrões estatísticos que podem ser utilizados para prever uma resposta de interesse. Por exemplo, uma instituição financeira pode usá-lo para identificar quais transações têm a maior probabilidade de fraude. Essa é a técnica de mineração de dados mais comum e que se tornou uma ferramenta eficiente de tomada de decisão para empresas de médio e grande porte. Ele também se mostrou eficaz em prever o comportamento do cliente, categorizar segmentos de clientes e prever vários eventos.
Os modelos de resumo contam com técnicas de mineração de dados que respondem de acordo com os dados resumidos. Por exemplo, uma organização pode atribuir passageiros a companhias aéreas ou transações com cartão de crédito em diferentes grupos com base em suas características extraídas do processo analítico. Esse modelo também pode ajudar as empresas a entender melhor sua base de clientes.
Os modelos de associação levam em consideração que certos eventos podem ocorrer juntos regularmente. Pode ser a compra simultânea de itens como mouse e teclado ou uma sequência de eventos que levaram à falha de um dispositivo de hardware específico. Os modelos de associação representam técnicas de mineração de dados usadas para identificar e caracterizar essas ocorrências associadas.
Os modelos de rede usam técnicas de mineração de dados para revelar estruturas de dados que estão na forma de nós e links. Por exemplo, um anel de fraude organizado pode compilar uma lista de números de cartão de crédito roubados e depois se virar e usá-los para comprar itens online. Nesta ilustração, os cartões de crédito e os comerciantes on-line representam os nós, enquanto as transações reais atuam como links.
A mineração de dados tem muitos propósitos e pode ser usada para ganhos positivos e maliciosos. Mais organizações estão chegando para descobrir os benefícios da fusão de técnicas de mineração de dados para formar modelos híbridos. Essas combinações poderosas geralmente resultam em aplicativos com desempenho superior. Ao integrar os principais recursos de diferentes métodos em soluções híbridas únicas, as organizações geralmente podem superar as limitações dos sistemas de estratégia individuais.