Data mining: como usar de forma estratégica?

em Tendências.

Data Mining é um termo que pode ser traduzido para mineração de dados. Mas dizer isso não é esclarecer o conceito.

Neste artigo, além de explicarmos em profundidade o que é Data Mining, vamos ajudar você a refletir sobre alguns modos de aplicação. Confira!

O que é Data Mining?

De acordo com o glossário de TI da Gartner, Data Mining é “o processo de descoberta de correlações, padrões e tendências, analisando grandes quantidades de dados. Emprega técnicas de reconhecimento de padrões, bem como práticas estatísticas e matemáticas”.

Na prática, estamos falando da classificação de grandes conjuntos de dados para identificar padrões e estabelecer relações com o objetivo de resolver problemas por meio da análise de dados.

É com isso que as empresas mais bem-sucedidas conseguem, por exemplo, prever tendências (comportamento do consumidor, concorrência etc.).

Parâmetros de Data Mining

Para tornar as coisas ainda mais claras, é importante saber que na mineração de dados as regras de associação são criadas pela análise de dados para padrões frequentes, usando critérios de suporte e confiança para localizar as conexões mais importantes nos dados.

Suporte, nesse caso, é a frequência com que os itens aparecem no banco de dados, enquanto a confiança é o número de vezes e a semelhança das instruções.

Ramificações de Data Mining

Também é interessante saber que existem inúmeras ramificações dentro do conceito de Data Mining. Veja, a seguir, as principais:

  • Redes Neurais: uma variedade de tecnologias de aprendizagem profunda. Geralmente se concentram na solução de problemas complexos de processamento de sinais ou reconhecimento de padrões;
  • Indução de Regras: detecção de tendências dentro de grupos de dados ou de regras;
  • Árvores de Decisão: tipo de análise em que todos os valores dos dados são testados de maneira automatizada para identificar aqueles que são associados a itens de saída separados para exame;
  • Análise de Séries Temporais: estudo de estatísticas para construir modelos que descrevem o comportamento do dado por meio dos métodos clássicos da matemática;
  • Visualização: mapeamento dos dados de acordo com dimensões especificadas.

Como usar Data Mining de forma estratégica?

Estratégias de Data Mining são aplicadas para muitas finalidades, incluindo pesquisas em áreas como matemática, cibernética, genética e marketing.

No âmbito dos negócios, as técnicas de mineração de dados também são uma forma de impulsionar eficiências e prever o comportamento do cliente. Se usada corretamente, a mineração pode ajudar a empresa a se diferenciar da concorrência por meio da análise preditiva.

Confira, a seguir, algumas formas estratégicas de aplicação.

Classificação

Classificação é uma função de mineração de dados que atribui itens em uma coleção para segmentar categorias ou classes. O objetivo da classificação é prever com precisão a classe de destino para cada dado.

Por exemplo, um modelo de classificação poderia ser usado para identificar candidatos a empréstimos com risco de crédito baixo, médio ou alto.

Uma tarefa de classificação começa com um conjunto de dados no qual as atribuições de classe são conhecidas. Ou seja, um modelo de classificação que prevê risco de crédito poderia ser desenvolvido com base em dados observados sobre muitos solicitantes de empréstimos durante um período de tempo e em uma instituição bancária específica.

Além da classificação de crédito, os dados podem rastrear o histórico de empregos, as propriedades, os anos de residência, o tipo de investimento e assim por diante.

Dessa forma, aplicando a classificação, o banco pode prever o comportamento de novos clientes que farão empréstimos — o que apoia a decisão dos gerentes na filtragem para a concessão de empréstimos a bons pagadores.

Descoberta de associações

Esse é um tipo de aplicação em que cada registro de conjunto de dados é chamado de transação. Por sua vez, ele é composto por um grupo de itens.

Logo, se caracteriza pela busca por itens que ocorrem com frequência e de forma simultânea em uma quantidade mínima de transações.

Essa estratégia é muito utilizado em marketing. Por exemplo: uma grande rede de supermercados estadunidense usou a descoberta de associações e descobriu que muitos compradores de fraldas também compravam cerveja às sextas-feiras.

Ao analisar as transações de compra, os analistas detectaram que se tratavam de homens que cuidavam de seus filhos e, para isso, também consumiam cervejas enquanto acompanhavam jogos de futebol.

Essa descoberta permitiu que a companhia realizasse campanhas mais direcionadas para esse público, o que potencializou suas vendas.

Regressão

Regressão é uma técnica de mineração de dados usada para prever um intervalo de valores numéricos (também chamados de valores contínuos) conforme um determinado conjunto de dados. Por exemplo, a regressão pode ser usada para prever o custo de um produto ou serviço, de acordo com outras variáveis.

Essa técnica é usada em vários setores para planejamento comercial e de marketing, previsão financeira, modelagem ambiental e análise de tendências.

É empregada, por exemplo, para prever a soma da biomassa de uma floresta. Ademais, para estimar a probabilidade de sobrevivência de um paciente (com base nos diagnósticos de exames), prever riscos de investimentos e até para definir limites de cartões de crédito para clientes.

Detecção de desvios

A detecção de desvios é usada para identificar registros de dados cujas características dissonam das normas do contexto em análise. Esses são os chamados valores atípicos.

Com essa aplicação é possível, por exemplo, detectar compras incomuns para um determinado perfil de clientes dentro de um banco de dados com informações sobre aquisições via cartão de crédito.

Sumarização

A sumarização ajuda a identificar similaridades entre registros de um conjunto de dados.

É usada, por exemplo, no mercado editorial, para buscar características comuns em informações de clientes assinantes de um determinado periódico. Assim, é possível detectar qual o perfil típico de assinante (faixa etária, gênero, nível de escolaridade etc.).

Com isso, as ações de marketing podem ser direcionadas para buscar novos assinantes que tenham esse mesmo perfil — o que potencializa a busca de patrocinadores interessados nesse público específico.

Clustering (agrupamento)

Clustering é o agrupamento de um determinado conjunto de objetos com base em suas características. Eles são agregados de acordo com suas semelhanças.

Essa metodologia particiona os dados implementando um algoritmo de junção específico, mais adequado para a análise da informação desejada.

Esse tipo de análise permite que um objeto não faça parte de um cluster ou pertença estritamente a ele. Esse tipo de particionamento rígido é chamado de agrupamento.

Por outro lado, o particionamento flexível afirma que cada objeto pertence a um cluster em um determinado grau.

Divisões mais específicas podem ser possíveis para criar objetos semelhantes pertencentes a vários agrupamentos, para forçar um objeto a participar de apenas um conjunto ou até mesmo construir árvores hierárquicas em relacionamentos de grupo.

O grande objetivo do agrupamento é maximizar a similaridade intracluster e, ao mesmo tempo, minimizar a similaridade intercluster.

Essa técnica é muito usada em marketing e vendas para reunir clientes com comportamento de compra similar e estudá-los mais a fundo.

Assim, é possível melhorar as recomendações de novos produtos e/ou serviços em uma estratégia de e-mail marketing. Ao perceber comportamentos de clientes com perfis parecidos no consumo de conteúdos em um blog, por exemplo, é possível criar listas de envio de materiais promocionais ou sugerir temas mais palatáveis, o que eleva a eficiência da estratégia.

Ainda com relação ao e-mail marketing, ao utilizar Data Mining do tipo clustering fica mais fácil mensurar resultados — observando perfis específicos de clientes, tipos de conteúdos e abordagens utilizadas, entre outras combinações. Sabendo exatamente a informação e o público-alvo, é possível ser mais eficaz na hora de medir os retornos sobre os investimentos.

Quais são as vantagens de aplicar Data Mining?

Os benefícios específicos da mineração de dados variam de acordo com o objetivo e o setor da empresa.

Os departamentos de vendas e marketing podem coletar dados de clientes para melhorar as taxas de conversão de leads ou criar campanhas de marketing personalizadas, por exemplo.

Informações sobre padrões históricos de vendas e comportamentos do consumidor podem ser usadas para criar modelos de previsão para vendas futuras, novos produtos e serviços.

As organizações do setor financeiro usam ferramentas de mineração de dados para criar modelos de risco e detectar fraudes. Já a indústria de manufatura, para melhorar a segurança dos produtos, identificar problemas de qualidade, gerenciar a cadeia de suprimentos e otimizar as operações.

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