O que é Data Mining?
Data mining ou mineração de dados é o processo de encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados, tendências, padrões e informações úteis. Usando uma ampla gama de técnicas, você pode usar essas informações para aumentar as receitas, cortar custos, melhorar os relacionamentos com clientes, reduzir riscos e mais.
Como funciona o Data Mining?
O data mining, ou mineração de dados, é um processo que envolve a descoberta de padrões, relacionamentos e informações úteis a partir de grandes conjuntos de dados. Geralmente, esse processo é dividido em etapas:
- Definição do problema: Identificar o objetivo da análise de dados e as questões que se deseja responder.
- Coleta de dados: Reunir os dados relevantes para a análise a partir de diferentes fontes.
- Pré-processamento dos dados: Realizar a limpeza e preparação dos dados, eliminando ruídos, tratando valores ausentes e normalizando os dados.
- Seleção de atributos: Identificar quais atributos ou características dos dados são relevantes para a análise.
- Aplicação de algoritmos de mineração: Utilizar técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina e outras abordagens para explorar os dados e identificar padrões e relações.
- Avaliação dos resultados: Analisar e interpretar os resultados obtidos, verificando sua validade e relevância para o problema em questão.
- Apresentação dos resultados: Comunicar as descobertas e insights obtidos de forma clara e compreensível para os usuários finais.
O data mining envolve o uso de várias técnicas, como regressão, classificação, clustering e associação, que são aplicadas para extrair conhecimento útil dos dados. Essas técnicas podem revelar tendências, padrões ocultos, relações de causa e efeito, segmentação de dados e previsões futuras, auxiliando na tomada de decisões e na obtenção de insights valiosos.
Veja um exemplo de Data Mining:
Imagine uma empresa de moda. Suponhamos que a empresa tenha um extenso conjunto de dados contendo informações de vendas de roupas, como tipo de peça, marca, tamanho, cor, preço, localização da loja e dados demográficos dos clientes.
Utilizando técnicas de data mining, é possível identificar padrões interessantes, como a associação entre determinadas peças de roupa (por exemplo, vestidos e acessórios), sugerindo combinações de produtos que podem ser promovidas conjuntamente para impulsionar as vendas.
Além disso, é possível segmentar os clientes com base em seus perfis de compra e preferências, identificando grupos de clientes com características semelhantes e direcionando campanhas de marketing específicas para cada segmento.
Outra aplicação seria a previsão de demanda, analisando padrões históricos de vendas e fatores externos, como eventos sazonais, para prever a demanda futura de determinados produtos. Isso ajuda a otimizar os níveis de estoque e a garantir que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo, evitando excessos ou falta de estoque.
Esses são apenas alguns exemplos de como o data mining pode ser aplicado no varejo de moda, permitindo que a empresa obtenha insights valiosos para tomar decisões estratégicas, melhorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento do negócio.
Por que o data mining é importante?
Com o exemplo que demos, já podemos ter uma noção, mas, por que a mineração de dados é importante? Você viu os números surpreendentes - o volume de dados produzidos está dobrando a cada dois anos. Apenas dados não estruturados representam 90% do universo digital. Mas mais informações não significam necessariamente mais conhecimento.
A mineração de dados permite que você:
- Deslize todo o ruído caótico e repetitivo em seus dados;
- Compreenda o que é relevante e depois faça um bom uso dessas informações para avaliar os resultados prováveis;
- Acelere o ritmo de tomar decisões informadas.
Quais são as técnicas de Data Mining?
Existem várias técnicas de data mining que podem ser aplicadas para explorar os dados e descobrir padrões, relacionamentos e informações úteis. Algumas das técnicas mais comuns incluem:
- Associação: Identificação de associações frequentes entre itens ou eventos, como a descoberta de produtos frequentemente comprados juntos.
- Classificação: Classificação de dados em categorias ou grupos com base em características comuns, permitindo a previsão de pertencimento a uma determinada classe.
- Clusterização: Agrupamento de dados em clusters ou grupos com base em sua similaridade, permitindo a identificação de segmentos de clientes ou padrões de comportamento.
- Regressão: Análise estatística para identificar relações e padrões entre variáveis dependentes e independentes, permitindo a previsão de valores futuros.
- Análise de sequência: Identificação de padrões sequenciais em dados, como sequências de eventos ou ações tomadas pelos usuários em um website.
- Análise de redes: Identificação de padrões e estruturas em redes complexas, como redes sociais ou redes de relacionamentos entre entidades.
Essas são apenas algumas das técnicas amplamente utilizadas no data mining. A escolha da técnica adequada depende dos objetivos do projeto, da natureza dos dados e das perguntas que se deseja responder. É comum combinar várias técnicas para obter insights mais completos e relevantes.
Quais indústria utilizam o data mining?
Comunicações
Em um mercado sobrecarregado onde a concorrência é apertada, as respostas estão frequentemente dentro dos dados do consumidor. As empresas de multimídia e telecomunicações podem usar modelos analíticos para dar sentido aos dados das montanhas de clientes, ajudando-os a prever o comportamento do cliente e a oferecer campanhas altamente direcionadas e relevantes.
Seguro
Com o know-how analítico, as companhias de seguros podem resolver problemas complexos em matéria de fraude, conformidade, gerenciamento de riscos e atrito do cliente. As empresas usaram técnicas de mineração de dados para avaliar produtos de forma mais eficaz em linhas de negócios e encontrar novas formas de oferecer produtos competitivos para sua base de clientes existente.
Saúde
A indústria da saúde é uma das áreas mais importantes onde o data mining é utilizado para diversas finalidades. Uma delas é na análise de grandes conjuntos de dados médicos, que ajudam na descoberta de padrões e tendências em doenças e tratamentos. Os dados são coletados de diferentes fontes, incluindo registros médicos eletrônicos, exames de imagem, registros de prescrições, históricos de hospitalização e outros.
Fabricação
Alinhar planos de abastecimento com previsões de demanda é essencial, como é a detecção precoce de problemas, garantia de qualidade e investimento em brand equity. Os fabricantes podem prever o desgaste dos ativos de produção e antecipar a manutenção, o que pode maximizar o tempo de atividade e manter a linha de produção conforme o cronograma.
Bancário
Algoritmos automatizados ajudam os bancos a entender a base de clientes e os bilhões de transações no coração do sistema financeiro. A mineração de dados ajuda as empresas de serviços financeiros a obter uma melhor visão dos riscos de mercado, detectar fraudes mais rápidas, gerenciar obrigações de conformidade regulamentar e obter retornos ótimos em seus investimentos de marketing.
Varejo
Os grandes bancos de dados de clientes mantêm idéias ocultas que podem ajudá-lo a melhorar os relacionamentos com os clientes, otimizar campanhas de marketing e prever as vendas. Através de modelos de dados mais precisos, as empresas de varejo podem oferecer campanhas mais direcionadas - e encontrar a oferta que faz o maior impacto no cliente
Data mining e o Planejamento Estratégico?
Iniciam-se as famosas reuniões de planejamento estratégico e a definição do portfólio de projetos para o próximo ano. Como insumos, estas reuniões utilizam-se de muitas análises (data mining), gráficos e previsões. Pergunta: como elaborar uma boa análise (data mining) para ajuda-lo na tomada de decisões? Resposta: por meio de uma boa análise estatística. Réplica: mas não consigo encontrar dados para o meu negócio. Tréplica: você já procurou no Google Trends?
Como já falamos aqui, o Google Trends é uma poderosa ferramenta de Data Mining do Google que lhe ajuda a entender o comportamento de um determinado termo de busca. Por exemplo, como estão as buscas sobre aluguel de apartamentos? Será que o mercado está forte? Será que vale a pena comprarmos um imóvel para alugar? Minha predição é de que não. Acho que o mercado está esfriando rapidamente, mas uma simples busca no Trends basta para entendermos se nossa predição é verdade ou não.
Figura 1: gráfico x-barra do índice médio anual de pesquisas do termo "apartamentos para alugar".
Por meio da figura 1 parece que as pesquisas por aluguel de apartamento continuam altas, com a média de 2015 sendo a mais alta dos últimos anos. Mas vamos dar um zoom maior e analisar a média dos meses de 2012 para cá.
Figura 2: gráfico x-barra do índice médio mensal de pesquisas do termo "apartamentos para alugar".
Data Mining
Pela figura 2 vê-se que a média mensal de 2015 é muito parecida com a de 2014. Nossa predição de que o mercado de aluguel estava despencando não condiz com os dados. Parece que o mercado continua como estava em 2014. Outro fato que chama a atenção na figura 2 são os picos de alguns meses. Parece que há sazonalidade na busca. Há meses em que as pessoas procuram mais imóveis para alugar do que outros. Um gráfico que nos ajuda a entender quais são os meses de maior procura é o gráfico Box Plot.
Figura 3: distribuição das buscas por alugar apartamento ao longo dos meses.
A figura 3 nos mostra perfeitamente que janeiro, fevereiro e março são o mês que as buscas por aluguel “bombam”. Desta forma, se quisermos lançar uma nova plataforma de aluguel de apartamentos ou lançarmos uma ação de marketing, fica claro qual mês devemos fazê-lo. Viu como estas informações nos ajudam a planejar o futuro? Isto é Data Mining a custo zero e aplicação total. Portanto minha dica é PDSA e análise dos dados de pesquisa do Google. E como aprender a elaborar análise de dados? Blog da FM2S ou o curso de Yellow Belt. Se preferir, envie-nos suas dúvidas por e-mail. Adoraremos fazer as análises.
