A mineração de dados é a análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões e conhecimento. Na verdade, a mineração de dados também é conhecida como descoberta de dados ou descoberta de conhecimento.
A mineração de dados usa estatísticas, princípios de aprendizado de máquina (ML), inteligência artificial (AI) e grandes quantidades de dados (geralmente de bancos de dados ou conjuntos de dados) para identificar padrões de maneira tão automatizada e útil quanto possível.
O que a mineração de dados faz?
A mineração de dados tem dois objetivos principais: descrição e previsão. Primeiro, a mineração de dados descreve as percepções e conhecimentos obtidos da análise de padrões nos dados. Segundo, a mineração de dados usa as descrições de padrões de dados reconhecidos para prever padrões futuros.
Por exemplo, se você gastou tempo navegando em um site de compras de livros sobre como identificar diferentes tipos de fábricas, os serviços de mineração de dados que trabalham nos bastidores desse site registram uma descrição de suas pesquisas relacionadas ao seu perfil. Quando você faz login novamente duas semanas depois, os serviços de mineração de dados do website usam as descrições de suas pesquisas anteriores para prever seus interesses atuais e oferecer recomendações de compras personalizadas que incluem livros sobre a identificação de fábricas.
Como funciona a mineração de dados
A mineração de dados funciona usando algoritmos, conjuntos de instruções que informam um computador ou processam como realizar uma tarefa, para descobrir diferentes tipos de padrões nos dados. Alguns dos diferentes métodos de reconhecimento de padrões usados na mineração de dados incluem análise de cluster, detecção de anomalia, aprendizagem de associação, dependências de dados, árvores de decisão, modelos de regressão, classificações, detecção de outliers e redes neurais.
Embora a mineração de dados possa ser usada para descrever e prever padrões em todos os diferentes tipos de dados, o uso que muitas pessoas encontram com mais frequência, mesmo que não percebam isso, é descrever padrões em suas escolhas e comportamentos de compra para prever prováveis compras futuras. decisões.
Por exemplo, você já se perguntou como o Facebook sempre parece saber o que você está vendo on-line e mostra anúncios em seu feed de notícias relacionados a outros sites que você visitou ou a suas pesquisas na Web? A mineração de dados do Facebook usa informações armazenadas em seu navegador que rastreiam suas atividades, como cookies, junto com seu próprio conhecimento de seus padrões com base no seu uso anterior do serviço do Facebook para descobrir e prever produtos ou ofertas em que você possa estar interessado.
Que tipo de dados pode ser extraído?
Dependendo do serviço ou loja (as lojas físicas também usam mineração de dados), uma quantidade surpreendente de dados sobre você e seus padrões pode ser extraída. Os dados coletados sobre você podem incluir o tipo de veículo que você dirige, onde mora, lugares em que viajou, revistas e jornais nos quais se inscreveu e se é casado ou não. Ele também pode determinar se você tem ou não filhos, quais são seus hobbies, qual banda você gosta, suas inclinações políticas, o que compra online, o que compra em lojas físicas (geralmente através de cartões de fidelidade) e qualquer detalhe que você compartilhe. sobre sua vida nas mídias sociais.
Por exemplo, varejistas e publicações baseadas em moda voltadas para adolescentes usam insights de fotos de mineração de dados em serviços de mídia social, como Instagram e Facebook, para prever tendências de moda que atrairão consumidores adolescentes ou leitores. Os insights descobertos através da mineração de dados podem ser tão precisos que alguns varejistas podem até prever se uma mulher pode estar grávida, com base em mudanças muito específicas em suas escolhas de compra. O varejista, Target, é relatado como sendo tão preciso em prever gravidez baseado em padrões de histórico de compras que enviou cupons para produtos infantis a uma jovem dama, revelando sua gravidez antes de contar à família.
A mineração de dados está em toda parte, no entanto, muitas das informações descobertas e analisadas sobre nossos hábitos de compra, preferências pessoais, escolhas, finanças e atividades on-line são usadas por lojas e serviços com a intenção de melhorar a experiência do cliente.
