O que é o processo de mineração de dados?

O processo de mineração de dados é uma ferramenta para descobrir padrões estatisticamente significativos em uma grande quantidade de dados. Geralmente envolve cinco etapas principais, que incluem preparação, exploração de dados, construção de modelo, implantação e revisão. Cada etapa do processo envolve um conjunto diferente de técnicas, mas a maioria usa alguma forma de análise estatística.

Antes que o processo de mineração de dados possa começar, os pesquisadores geralmente estabelecem objetivos de pesquisa. Essa etapa de preparação geralmente determina quais tipos de dados precisam ser estudados, quais técnicas de mineração de dados devem ser usadas e qual a forma que os resultados terão. Esta etapa inicial do processo pode ser crucial para a coleta de informações úteis.

O próximo passo no processo de mineração de dados é a exploração. Essa etapa geralmente envolve a coleta dos dados necessários de um armazém de informações ou entidade de coleta. Em seguida, os especialistas em mineração geralmente preparam os conjuntos de dados brutos para análise. Essa etapa geralmente consiste em reunir, limpar, organizar e verificar todos os dados em busca de erros.

Esses dados preparados geralmente entram na terceira etapa do processo de mineração de dados, a construção do modelo. Para fazer isso, os pesquisadores geralmente colhem pequenas amostras de dados e aplicam uma variedade de técnicas de mineração de dados. A etapa de modelagem é frequentemente usada para determinar o melhor método de análise estatística necessário para alcançar os resultados desejados.

Existem quatro técnicas principais que podem ser aplicadas no processo de mineração de dados. A primeira é a classificação, que organiza os dados em grupos ou categorias predefinidos. Na segunda técnica, chamada clustering, os pesquisadores permitem que o computador organize os dados em grupos, conforme a sua escolha. Uma terceira técnica de mineração de dados busca associações entre variáveis. O quarto normalmente procura padrões sequenciais nos dados que podem ser usados ​​para prever tendências futuras.

A etapa final no processo de mineração de dados é a implantação. Para isso, as técnicas escolhidas no modelo são aplicadas ao conjunto de dados maior e os resultados são analisados. O relatório que vem dessa etapa geralmente mostra os padrões encontrados em todo o processo, incluindo classificações, clusters, associações ou padrões sequenciais existentes no conjunto de dados.

A revisão geralmente é uma etapa final importante. Essa fase do processo geralmente envolve a repetição de modelos de mineração com um novo conjunto de dados para garantir que o conjunto principal seja representativo de toda a população de dados. Os resultados não podem prever tendências na população maior se a amostra de dados não a representar com precisão.