Introdução:
O entendimento dos dados é a base fundamental para o sucesso da mineração de dados. Compreender profundamente os dados com os quais você está trabalhando permite:
- Definir os problemas que podem ser solucionados com a mineração de dados.
- Selecionar os atributos relevantes para a análise.
- Escolher os métodos de mineração de dados mais adequados.
- Interpretar os resultados da mineração de dados de forma significativa.
Etapas para o Entendimento dos Dados:
- Exploração dos dados:
- Visualizar os dados através de gráficos e tabelas.
- Calcular estatísticas descritivas como média, mediana, desvio padrão e etc.
- Identificar valores ausentes e inconsistentes.
- Análise da qualidade dos dados:
- Avaliar a completude, a precisão e a consistência dos dados.
- Identificar e lidar com valores ausentes e inconsistentes.
- Seleção de atributos:
- Identificar os atributos relevantes para a análise.
- Remover atributos irrelevantes ou redundantes.
Técnicas para o Entendimento dos Dados:
- Visualização de dados: Gráficos e tabelas podem ajudar a identificar padrões e outliers nos dados.
- Estatística descritiva: Estatísticas como média, mediana, desvio padrão podem fornecer informações sobre a distribuição dos dados.
- Análise de correlação: Identificar a relação entre diferentes atributos.
- Detecção de anomalias: Identificar valores que se desviam significativamente da norma.
Ferramentas para o Entendimento dos Dados:
- Software de análise de dados: Ferramentas como SAS, SPSS e R oferecem recursos para visualização de dados, análise estatística e transformação de dados.
- Linguagens de programação: Linguagens como Python e R podem ser usadas para manipular e analisar dados.
Observações:
- O entendimento dos dados é um processo contínuo que pode ser revisado e aprimorado ao longo do projeto de mineração de dados.
- É importante consultar especialistas em BI para garantir a seleção das técnicas e ferramentas adequadas para o entendimento dos dados.
Exemplos de Aplicações:
- Análise de fraude: Identificar transações fraudulentas em sistemas financeiros.
- Recomendação de produtos: Recomendar produtos aos usuários com base em seu histórico de compras.
- Detecção de falhas: Identificar falhas em sistemas industriais.
- Análise de mercado: Segmentar o mercado em grupos de clientes com características semelhantes.