A mineração de dados, também conhecida como Knowledge Discovery in Databases (KDD), é um campo interdisciplinar da ciência da computação que combina bancos de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, estatística e outras áreas da ciência da computação para extrair informações úteis de grandes conjuntos de dados. Na forma mais simples, é o processo de descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados para obter insights úteis.
O objetivo da mineração de dados é descobrir novos conhecimentos e fornecer informações significativas a usuários, como empresas. A mineração de dados envolve uma variedade de técnicas, como análise de cluster, detecção de anomalias, métodos baseados em regras, análise visual, análise preditiva e outros métodos estatísticos. O processo de mineração de dados geralmente inclui pré-processamento de dados, extração de recursos, construção de modelo, validação de modelo e implantação de modelo.
A mineração de dados pode ser aplicada em vários domínios, como segmentação de clientes, campanhas de marketing, segmentação de mercado, detecção de fraudes, análise da web, recomendações de itens e detecção de anomalias.
Ao descobrir padrões e relacionamentos em grandes conjuntos de dados, a mineração de dados ajuda as organizações a desbloquear valor em seus dados e a tomar melhores decisões. Com a crescente quantidade de dados coletados pelas organizações, a mineração de dados tornou-se um componente cada vez mais importante da inteligência de negócios. A mineração de dados também pode ser usada para descobrir padrões em conjuntos de dados díspares, permitindo aos pesquisadores identificar tendências e correlações que de outra forma não teriam sido detectadas.
A mineração de dados é usada em vários setores, incluindo saúde, finanças, varejo e mídia. Na saúde, a mineração de dados é usada para melhorar os resultados da saúde, reduzir custos médicos e compreender melhor doenças e tratamentos. Nos serviços financeiros, a mineração de dados pode ajudar a melhorar a retenção de clientes, identificar riscos financeiros e produzir melhores estratégias de investimento. A mineração de dados também é usada no setor de varejo para entender melhor os hábitos dos clientes, direcionar campanhas de marketing e otimizar ofertas de produtos.
A combinação de aprendizado de máquina e mineração de dados aumentou muito a eficiência das tarefas de mineração de dados. O aprendizado de máquina permite que o sistema reconheça e forme padrões a partir de dados sem qualquer intervenção humana. Isso permite que os mineradores de dados analisem grandes conjuntos de dados com mais rapidez e precisão.
A mineração de dados também tem seus desafios. As preocupações com a privacidade e a segurança dos dados precisam ser lembradas ao lidar com dados confidenciais. Além disso, os resultados podem não ser confiáveis se os dados não forem devidamente limpos e analisados. A falta de compreensão das técnicas de mineração de dados também pode levar a conclusões incorretas. Ainda assim, a mineração de dados pode ser uma ferramenta poderosa para descobrir insights úteis a partir de grandes conjuntos de dados.
