O que é mineração de dados espaciais?
A mineração de dados espaciais é o processo de tentar encontrar padrões nos dados geográficos. Mais comumente usado no varejo, cresceu fora do campo de mineração de dados, que inicialmente se concentrava em encontrar padrões em informações eletrônicas textuais e numéricas. A mineração espacial de dados é considerada um desafio mais complicado do que a mineração tradicional, devido às dificuldades associadas à análise de objetos com existências concretas no espaço e no tempo.
Como na mineração de dados padrão, a mineração de dados espaciais é usada principalmente no mundo do marketing e varejo. É uma técnica para tomar decisões sobre onde abrir que tipo de loja. Ele pode ajudar a informar essas decisões, processando dados pré-existentes sobre quais fatores motivam os consumidores a ir para um lugar e não para outro.
Digamos que Ashley queira abrir uma boate em um determinado quarteirão da cidade. Se ela tivesse acesso aos dados apropriados, poderia usar a mineração de dados espaciais para descobrir quais fatores espaciais tornam as boates bem-sucedidas. Ela pode fazer perguntas como: Mais pessoas vão ao clube se o transporte público estiver próximo? Que distância de outros locais de vida noturna maximiza o patrocínio? A proximidade de postos de gasolina é um plus ou um menos?
Ashley também pode querer garantir que as pessoas que visitam sua boate cheguem a uma distribuição uniforme ao longo de uma noite individual. Ela também poderia usar a mineração de dados espaciais - talvez com mais precisão, a mineração de dados espaço-temporais - para descobrir como as pessoas se deslocam pela cidade em determinados momentos. O mesmo processo poderia ser aplicado ao patrocínio em diferentes noites da semana.
As dificuldades da mineração de dados espaciais são resultado da complexidade do mundo além da internet. Enquanto os esforços anteriores na mineração de dados geralmente tinham bancos de dados prontos para análise, as entradas disponíveis para a mineração de dados espaciais não são grades de informações, mas mapas. Esses mapas têm diferentes tipos de objetos, como estradas, populações, empresas e assim por diante.
Determinar se algo está "próximo de" algo mais deixa de ser uma variável discreta para uma variável contínua. Isso aumenta enormemente a complexidade necessária para a análise. Incrivelmente, esse é um dos tipos mais simples de relacionamentos disponíveis para alguém que tenta mineração de dados espaciais.
A mineração de dados espaciais também enfrenta o problema dos falsos positivos. No processo de busca de dados em busca de relacionamentos, muitas tendências aparentes surgirão como consequência de falsos positivos estatísticos. Esse problema também existe para a tarefa de minerar um banco de dados mais simples, mas é amplificado pela magnitude dos dados disponíveis para o minerador de dados espaciais. Por fim, uma tendência identificada pela mineração de dados espaciais deve ser confirmada através do processo de explicação e pesquisa adicional.