Entendimento dos Dados em Mineração de Dados

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:

  1. 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.
  2. Análise da qualidade dos dados:
    • Avaliar a completude, a precisão e a consistência dos dados.
    • Identificar e lidar com valores ausentes e inconsistentes.
  3. 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.