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O que é mineração de dados?

O que é mineração de dados?

A mineração de dados, basicamente, é a transformação de grandes quantidades de dados em padrões e regras significativos. Além disso, ela pode ser dividida em dois tipos: direcionada e não direcionada. Na mineração de dados direcionada tentamos prever um ponto de dados em particular — o preço de venda de uma casa baseado em informações sobre outras casas à venda no bairro, por exemplo.

Na mineração de dados não direcionada tentamos criar grupos de dados, ou achar padrões em dados existentes — criando o grupo demográfico “Mãe de Futebol”, por exemplo. Com efeito, todo censo é mineração de dados, na medida em que o governo busca reunir dados sobre todos os habitantes do país e transformar isto em informações úteis.

Em nosso caso, a mineração de dados moderna começou em meados da década de 1990, quando o poder de computação e o custo de seu processamento e armazenamento finalmente alcançou um nível que permitia as empresas fazê-la internamente, sem precisar recorrer a recursos de computação externos.

Além disso, o termo mineração de dados é muito abrangente, se referindo a dúzias de técnicas e procedimentos usados para examinar e transformar dados. Então, esta série de artigos só vai arranhar a superfície do que é possível fazer com a mineração de dados. Os especialistas provavelmente tem doutorado em estatística e já passaram 10-30 anos em campo. Isso pode dar a impressão de que a mineração de dados é algo que só as grandes empresas podem pagar.

Epero esclarecer muitos destes conceitos errôneos sobre a mineração de dados, e deixar claro que ela não é tão fácil quanto simplesmente rodar uma função em uma planilha eletrônica contra uma grade de dados, mas não é tão difícil assim que ninguém consiga fazer pelo menos uma parte dela sozinho. Este é um exemplo perfeito do paradigma 80/20 — talvez até mesmo chegando ao paradigma 90/10. É possível criar um modelo de mineração de dados com uma efetividade de 90% com apenas 10 % dos conhecimentos de um destes assim-chamados especialistas em mineração de dados. Para incluir os 10% restantes no modelo e criar um modelo perfeito, seria preciso 90% de tempo adicional e talvez mais 20 anos. Então, a menos que se planeje fazer carreira na mineração de dados, é provável que o “razoável” seja tudo o que você precisa. Olhando a coisa de outro modo, provavelmente o razoável é melhor do que aquilo que está sendo feito agora.

Em última instância, o objetivo da mineração de dados é criar um modelo que possa melhorar o modo pelo qual lemos e interpretamos nossos dados existentes e futuros. Como há muitas técnicas de mineração de dados, o passo principal para criar um bom modelo é determinar que tipo de técnica deve ser usada. Isso vem com a prática e a experiência, e alguma orientação. A partir de então, o modelo precisa ser refinado para ficar ainda mais útil. Depois de ler estes artigos devemos poder olhar nosso conjunto de dados, determinar a técnica certa a ser usada, e então adotar as medidas para refiná-la. Vamos poder então criar um modelo razoavelmente bom para nossos próprios dados.

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