Data mining, ou mineração de dados, consiste na extração de informações de uma base de dados, para que sejam utilizadas como insights nas decisões das empresas. Esse processo é uma tendência na Ciência da Computação, e se torna cada vez mais necessário com o crescimento no volume de dados gerados pelos negócios.

Por isso, é necessário tratá-los da melhor e mais estratégica maneira possível, de modo que sejam aproveitados nas metas e na alavancagem das empresas. Para otimizar os seus resultados, continue a leitura deste post e confira mais sobre o assunto!

Como funciona o data mining?

O processo de data mining é composto por algumas etapas, executadas antes e após a coleta e validação dos dados que forem obtidos. A seguir, conheça os passos que merecem mais atenção.

Definição do problema

O primeiro passo é estabelecer quais são os problemas ou metas que precisam ser resolvidos, assim como em todo processo analítico. Depois disso, será o momento de peneirar esses dados para excluir aqueles que estiverem duplicados ou não forem relevantes.

Limpeza dos dados

Após extrair os dados, é necessário fazer uma análise para “limpar” aqueles que apresentam problemas, como os que estão duplicados, equivocados ou que foram inseridos de maneira inadequada.

Mineração

Esse é o procedimento principal do data mining, pois consiste em utilizar os dados filtrados e selecionados para identificar padronizações dentro da base, para que possam ser utilizados nas decisões da empresa.

Como colocar o data mining em prática?

Para atuar com o data mining, é importante utilizar algumas técnicas que identificam os padrões e validam os dados de uma base. Veja quais são as mais utilizadas.

Árvore de decisão

Similares a fluxogramas, as árvores de decisão consistem em desenvolver ramificações em relação ao problema ou meta a ser estudado. Por exemplo, com o intuito de identificar padrões de compra dos consumidores.

As suas ramificações podem contemplar características como idade, sexo, escolaridade, classe social e preferências, entre outros. Além das ramificações, a estrutura de uma árvore de decisão conta com um nó, que representa os dados ou problemas identificados, enquanto as ramificações são as possíveis soluções ou padrões de comportamento.

Redes neurais

As redes neurais são realmente parecidas com um sistema nervoso. No caso do data mining, o nosso cérebro é um modelo computadorizado que utiliza algoritmos bem específicos para a identificação de padrões nos dados.

Para isso, os neurônios viabilizam uma troca de informações e dados de uma base, para que sejam identificados e utilizados em diversas ações. As redes neurais artificiais (RNA) funcionam por meio de dezenas de unidades de processamento, conectadas em canais de comunicação.

A utilização do data mining possibilita um importante destaque em relação à concorrência, já que viabiliza diversos estudos e análises sobre comportamento do mercado, preferências dos consumidores e possíveis oportunidades e melhorias para o atendimento, discernidos por meio da identificação de padrões e repetições de ações.

Viu como o data mining pode ajudar nos negócios de uma empresa? Agora, compartilhe este artigo nas redes sociais e apresente o conceito a outros gestores!