Saiba como a mineração de dados pode ajudar sua empresa

Sabemos que entender o padrão de escolha realizado pelos nossos clientes não é uma tarefa fácil. Entretanto, existem profissionais especializados e softwares que podem nos ajudar a prever as ações dos consumidores e também do mercado. Um de nossos aliados nessa hora, é a mineração de dados. 

A técnica de análise existe antes mesmo da criação dos computadores, sendo registrada pela primeira vez no Teorema Bayes, uma teoria focada em estudar a probabilidade de um evento por meio do conhecimento. 

Esta ocupação tem crescido muito nos últimos tempos, estando presente em vários setores como saúde, varejo, educação, telecomunicações, bancos, entre outros. 

Curioso para saber o que é essa ferramenta e como funciona? Trouxemos para você um conteúdo para sanar suas dúvidas. 

O que é a mineração de dados ou data mining?

O data mining consiste em uma extração de dados que visa encontrar informações ocultas, anomalias, regras e padrões. Ou seja, é uma técnica de análise utilizada para coletar referências que possam ser usadas para prever problemas futuros e aumentar suas estratégias para lucro. 

Como funciona esta ferramenta?

Além dos profissionais da área de dados, os softwares são um grande aliado para este trabalho. Este processo de extração tem como base o conhecimento de inteligência artificial, estatística, banco de dados e máquina de estado. Mas como isso tudo funciona? Nós te respondemos. 

Primeiramente é realizado um estudo de caso para compreender os objetivos do projeto. Baseado nisso, eles procuram problemas que precisam ser resolvidos, restrições ou impacto do assunto para o negócio. 

Após estabelecerem o objetivo, eles começam a analisar os dados utilizando estratégias de estatísticas e coletam os dados de fontes diversas.

Por fim, os mineradores analisam os relatórios, inserem as informações coletadas em um software de mineração para avaliar o conteúdo, apresentando os problemas ou elementos que estavam ocultos. 

Qual a importância da mineração de dados?

Alguns investimentos de ferramentas cibernéticas já são comuns em algumas empresas, como a proteção de dados. 

O uso de estratégias para reconhecer padrões pode te ajudar a encontrar padrões de ataque e prevê-los, anomalias cibernéticas, monitorar acessos de dados. Ou seja, essa é uma estratégia que pode ser muito bem implementada em seus projetos de segurança digital.

Assim como a parte de segurança, a mineração de dados é importante para fazer você se destacar no mercado.

Como isso acontece? Utilizando esta estratégia indispensável para conseguir prever tendências e resultados, compreender o contexto da empresa e modelar seu público alvo. 

Portanto, se você quer entender melhor como funciona sua concorrência de uma forma contextualizada e o comportamento de seus consumidores, com o intuito de solucionar possíveis problemas de seu negócio e responder perguntas, a sua empresa precisa deste trabalho. 

Quais as técnicas que podem ser usadas neste processo de mineração?

Agora que você já sabe a importância deste processo, vamos te apresentar as técnicas de data mining. 

1. Associação 

Nesta primeira fase, a mineração utiliza as regras de associação para tentar relacionar duas informações que parecem distintas, mas contém padrões parecidos. 

Um exemplo prático é o momento que um cliente decide comprar algo em um e-commerce e acaba finalizando a compra de dois itens. Por meio desta regra, você conseguirá saber se existe algo que conecta as duas compras. 

A partir desta etapa, os estrategistas terão uma maior facilidade para projetar recomendações de produtos que se assemelham com as escolhas efetuadas pelos clientes. 

2. Limpeza de dados

A limpeza de dados é realizada pelo profissional de mineração, no qual será responsável por analisar os dados coletados e observar se não existem informações duplicadas ou corrompidas. Caso haja, acontecerá uma limpeza dessas informações, mantendo somente uma de cada para o processo. 

3. Classificação 

Como o nome mesmo diz, a classificação é referente a categorização dos dados por critérios específicos, no qual tem como finalidade tornar a decisão de compra do cliente mais intuitiva. 

4. Armazenamento por clusters 

Clusters é um termo em inglês que significa agrupamentos, isto é, são um coletivo de informações. Assim como a classificação, o armazenamento divide os dados em grupos baseados em suas semelhanças.

Embora esta etapa seja focada em encontrar assuntos semelhantes para serem armazenados em um aglomerado de assuntos, os dados presentes em um cluster em específico precisa ter pontos diferentes de outros grupos já existentes.

5. Árvore de decisão 

Presente dentro de outras etapas já apresentadas, como a classificação, a árvore de decisão diz respeito à relação de modelos de entrada e saída e como um afeta ao outro.

Utilizando as regras de “if/then”, esta técnica de mineração de dados tem como foco prever comportamentos dos clientes. Por esta razão, acontece uma análise que se baseia nos gastos e ações feitas pelos usuários que entraram no site. 

A partir disso, você consegue planejar estratégias de descontos. Por exemplo, se uma pessoa compra um comedouro para gato, então uma opção para chamar atenção deste usuário seria oferecer ração para felinos. 

6. Redes neurais 

As redes neurais são responsáveis por gerar resultados das análises de dados coletados com o auxílio da inteligência artificial (AI). O diferencial desta etapa é sua precisão, entregando resultados com a menor margem de erro possível. 

Por que sua empresa deveria investir no data mining?

Como dito anteriormente, a mineração de dados é uma ótima ferramenta para prever e solucionar problemas, e sanar dúvidas a respeito do seu negócio. Embora seja um trabalho complexo, os mineradores irão auxiliar a sua empresa ser um diferencial no mercado. 

Através da metodologia CRISP-MD que envolve a compreensão do mercado e dados, preparação, modelagem, avaliação e implantação, sua empresa conseguirá transformar o processo de compra para o usuário em uma experiência intuitiva e simples. 

Gostou de saber mais sobre o assunto? Esperamos que você tenha conseguido tirar suas dúvidas. Até a próxima!