O que é mineração de dados

As técnicas de mineração de dados respondem a diferentes tipos de perguntas e necessidades.

Entre as principais técnicas de mineração de dados estão as análises descritivas e as análises preditivas.

As análises descritivas permitem analisar os dados identificando quais razões levaram ao estado atual de uma empresa, que podem ser de sucesso ou fracasso:

• Clustering: técnica de análise estatística usada para identificar objetos semelhantes entre si, dividindo os dados em diferentes grupos. Eles são divididos com base em características que os unem, como o comportamento de compra, as preferências por um produto em vez de outro. Esse tipo de técnica permite à empresa definir melhor seu target de referência.

No que diz respeito às análises preditivas, è utilizado com o objetivo de prever resultados futuros, estimando uma resposta potencial de um grupo de consumidores a uma campanha publicitária:

• Regressão: técnica que mede a relação entre uma variável e uma série de variáveis de dados que foram coletados com base em diferentes testes, por exemplo, na área da medicina, mede-se a probabilidade de sobrevivência de um paciente com base em seus dados diagnósticos;
• Redes neurais: software capaz de rastrear padrões ou esquemas e, portanto, fazer previsões.

Graças a essas análises, o data mining consegue retratar informações sobre os consumidores em relação às suas necessidades, graças aos softwares de rastreamento de dados e de análise.

Ferramentas de data mining

Para uma estratégia de marketing eficaz, o data mining segue um percurso com várias características, ou seja:

• Identifica o objetivo que se deseja alcançar;
• Seleciona dados úteis;
• Limpeza de dados e processamento: separação entre dados válidos e inúteis e, portanto, seleção definitiva das informações fundamentais;
• Transformação: entender bem se o formato com o qual os dados estão representados é compatível com os vários softwares ou se precisam ser convertidos primeiro;
• Data mining: Escolha do software melhor para receber informações adequadas;
• Avaliação dos resultados: avalia-se se o objetivo é alcançado;
• Avaliação dos resultados: avalia-se se os resultados estão em conformidade com os próprios objetivos.

As informações obtidas dos softwares revelam a utilidade da mineração de dados na identificação de associações ocultas, úteis para adotar estratégias de marketing direcionado e encontrar com eficácia o seu público-alvo ideal.

Em que setor se aplica a mineração de dados?

Os setores em que se aplica a mineração de dados são múltiplos e agrupáveis em macrocategorias, ou seja: 

• Marketing;
• Economia e finanças;
• Ciência;
• Tecnologias da informação e comunicação (TIC);
• Estatística;
• Indústria.

No que diz respeito ao marketing, as principais aplicações da mineração de dados são:

• Clusterização: identificação de tipos de compradores que são semelhantes em hábitos de compra e características socioeconômicas;
• Customer retriever: analisar o comportamento da clientela;
• Análise de cestos de mercado: os produtos e serviços que são habitualmente comprados juntos.

No âmbito financeiro, a mineração de dados se aplica:

• Detecção de fraudes: conseguir rastrear comportamentos fraudulentos;
• previsões sobre tendências;
• análise das interações entre mercados financeiros.

No campo científico a mineração de dados é utilizada em:

• medicina e biologia;
• meteorologia;
• astronomia.

No campo estatístico, por sua vez, a mineração de dados acelera as análises demográficas extraindo informações.

Graças à eficiência da mineração de dados, detectar anomalias e discordâncias em um conjunto de dados será moleza.

A mineração de dados pode ser útil não apenas para a proteção dos dados, mas também para identificar malware que poderia comprometer os dados de um arquivo de clientes.