Por Redator Rock Content

um de nossos especialistas.

Publicado em 20 de fevereiro de 2019. | Atualizado em 8 de maio de 2019


Data Mining, em português, mineração de dados, refere-se ao processo de extrair de uma grande quantidade de dados padrões consistentes, capazes de gerar insights valiosos.

Você já parou para pensar a quantidade de dados que geramos diariamente na internet? Seja na realização de uma compra, seja na simples visita a um blog, cada ação que tomamos na Web gera alguma informação que pode ser utilizada para diversos tipos de análises.

Um e-commerce, por exemplo, pode ter uma noção de seus produtos mais visualizados e até ganhar insights sobre itens que são adquiridos em conjunto.

Porém, como encontrar informação útil em meio a essa quantidade imensa de dados? É aí que entra o Data Mining.

Neste post, vamos explorar a definição de Data Mining e como funciona o processo. Exploraremos as principais técnicas e aplicações, além de ressaltar 4 benefícios que podem ser alcançados com a utilização do processo.

Vamos lá!

O que é Data Mining?

Sua tradução literal para o português já ajuda a elucidar o que é Data Mining: mineração de dados. Posto de forma simples, é o processo de examinar grandes quantidades de dados para encontrar padrões consistentes.

Uma vez encontrados, esses padrões precisam passar por um processo de validação para serem considerados informação útil.

Claramente, devido à quantidade quase infinita de dados a serem avaliados, a mineração não pode ser feita de forma eficiente apenas com a ação humana.

Portanto, esse é um dos fatores que tornam a transformação digital tão importante para o desenvolvimento das empresas.

Com o uso automatizado de algoritmos de aprendizagem, em um tempo razoável, o Data Mining consegue evidenciar tendências de consumo e interação apresentadas por potenciais clientes da empresa.

Então, como veremos ao longo do texto, ele acaba sendo um excelente aliado para a equipe de marketing.

Assim, o Data Mining nada mais é do que um conjunto de técnicas que permite filtrar do Big Data as informações consideradas relevantes para o propósito almejado. A seguir, vamos detalhar as etapas existentes na mineração de dados.

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Quais são as etapas do processo?

O processo do Data Mining é composto por uma série de etapas que precisam interagir entre si. Por se tratar de um processo analítico, a primeira etapa é a definição do problema.

Ou seja, você precisa traçar as metas a serem atingidas e a expectativa geral em relação aos resultados do processo.

A segunda etapa busca reduzir a incidência de dados duplicados ou redundantes. Para isso, é realizada uma integração entre todos os dados coletados, independentemente de sua origem.

As fontes de informação, por sua vez, são analisadas separadamente, integrando aquelas que são consideradas mais pertinentes.

Essa integração, naturalmente, gera um enorme montante de informações. A terceira etapa é, então, um esforço para excluir pontos que sejam irrelevantes aos objetivos estabelecidos na primeira etapa. 

Para tal, cria-se um data set para estabelecer os parâmetros responsáveis por definir a utilidade de uma informação.

A limpeza de dados

O quarto passo é a limpeza de dados. Como o nome sugere, ela tem como propósito fazer uma avaliação nos dados selecionados no terceiro passo e limpar aqueles que apresentarem algum tipo de problema.

Assim, a limpeza dá atenção às seguintes situações:

  • dados inseridos erroneamente;
  • dados com nomes duplicados;
  • informações conflituosas.

Após a limpeza, ainda é preciso um cuidado: garantir que as informações sejam, de fato, mineráveis. Para isso, diversas técnicas podem ser utilizadas, sendo a generalização uma das mais comuns.

Nesse caso, por exemplo, a informação contendo a idade dos usuários pode ser generalizada e distribuída entre grupos de faixa etária.

A mineração de dados

Essa é a espinha dorsal de todo o procedimento. Com as informações já selecionadas, filtradas e tratadas, utilizamos uma série de técnicas — que abordaremos logo mais — para identificar os padrões, relacionamentos e correlações dentro da base de dados.

Depois, essas relações são avaliadas de acordo com os objetivos definidos na primeira etapa. É aqui que são identificados os padrões que realmente podem ser utilizados de forma útil pela empresa ou organização.

A partir daqui, paramos de lidar com dados para, oficialmente, contar com informações sólidas que podem ser apresentadas para as partes interessadas.

Quais são as principais técnicas utilizadas?

Mencionamos há pouco que abordaríamos as técnicas utilizadas para a identificação de padrões e relações que validassem todo o processo. Existem diversos métodos e cada um serve melhor a um propósito.

A seguir, vamos listar e explicar os principais.

Redes neurais artificiais

Imagine o funcionamento de um cérebro. Sua estrutura é formada por bilhões de neurônios que, ligados entre si, possibilitam a troca de informações e a realização integrada de diversas ações. As redes neurais artificiais são baseadas nesse modelo.

Trata-se de um modelo matemático e computadorizado. Ou seja, é um algoritmo configurado para a identificação dos padrões e relações.

Árvores de decisão

As árvores de decisão são representações muito similares a um fluxograma. Vamos imaginar que o objetivo seja avaliar o perfil dos consumidores de uma empresa, talvez para iniciar o processo de definição de público-alvo.

Digamos que a amostragem seja de 500 pessoas. Elas estarão localizadas no que seria a raiz da árvore.

Então, você adiciona um atributo no fluxograma, que pode ser uma informação como salário médio, localização geográfica ou sexo. A partir daí, você cria ramificações.

Por exemplo, pessoas que ganham mais do que um determinado valor seguem por um caminho, enquanto as que recebem menos vão por outro. Cada grupo é representado por um nó.

Em cada caminho, outro atributo é adicionado. Se o atributo escolhido for a localização, novas ramificações são criadas. Esse procedimento é repetido toda vez que houver um atributo relevante para o objetivo.

Para cada nó, é preciso indicar o número de pessoas pertencentes a ele. Assim, é possível identificar as principais características em comum entre os clientes.

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Quais as principais aplicações?

O Data Mining pode ser aplicado de forma eficiente em diferentes setores. Imaginemos o varejo, por exemplo. As companhias desse setor realizam constantemente campanhas promocionais a fim de melhorar seus resultados.

Aplicando as técnicas de mineração, é possível receber insights valiosos sobre a performance das campanhas já realizadas e, assim, aprimorar as que estão por vir.

Dessa forma, o empreendedor tem maior noção sobre os canais mais eficientes, o tipo de mídia que traz mais retornos e até os horários com maior índice de engajamento em redes sociais.

Outra aplicação muito importante se dá no Marketing Digital. Para realizar campanhas que atinjam precisamente o alvo desejado, as empresas trabalham na construção de personas, que são perfis semifictícios com a função de representar o consumidor ideal do negócio.

Para criar a persona, é imprescindível contar com dados demográficos. Lembra a técnica chamada de “árvores de decisão”? Ela é uma excelente forma de identificar os padrões mais relevante entre os consumidores e, assim, traçar o perfil desejado pela empresa.

Por que utilizar o Data Mining?

Bem, neste ponto, você já tem uma boa noção do que é o Data Mining e como ele funciona, certo? Mesmo assim, pode ser que não esteja convencido de que sua aplicação pode trazer grandes benefícios para empresa.

Logo abaixo, listamos 3 vantagens que podem ser alcançadas com a mineração de dados.

Colabora na análise do comportamento de clientes

Vivemos a era do marketing 4.0. Como característica, os consumidores atuais anseiam por uma experiência personalizada e interativa com as empresas com que fazem negócio.

Dessa forma, o único meio de conquistar e reter o cliente é entendendo profundamente seu comportamento, características e preferências.

A mineração de dados possibilita uma análise rápida e eficiente dos principais atributos dos consumidores. Assim, suas campanhas de publicidade podem ser direcionadas exatamente para as pessoas com maiores chances de se tornar consumidores.

Possibilita a antecipação de demandas

Na letra de “O Tempo Não Para”, Cazuza diz ter visto o futuro repetir o passado. Certamente, quando escreveu a canção, o cantor não se referia a nada relacionado a estratégias de vendas ou marketing.

Ainda assim, sua letra serve como um gancho para explicar um dos benefícios da mineração de dados.

Com a utilização de sistemas de alta capacidade de processamento de dados, é possível analisar informações antigas, como o volume de compras em um determinado mês ou o nível de interação em certa época do ano.

Na maioria dos casos, essas tendências se repetirão. Então, com o cruzamento de informações, sua empresa pode se preparar para demandas superiores em determinadas épocas do ano. Pegue como exemplo a Black Friday.

Mesmo que um gestor não conte com nenhum conhecimento sobre a data, sabe que, naquela época do ano, a demanda cresce de forma acelerada.

Facilita a análise da concorrência

Da mesma forma que a antecipação de demandas é possibilitada, a análise da concorrência se torna mais simples. Por meio da mineração, é possível filtrar as reações mais relevantes às campanhas, lançamentos e atividades gerais da concorrência.

Assim, sabendo o que o público aprovou e o que ele criticou, você tem um norte para entender a preferência dos consumidores e adaptar suas campanhas e ofertas de modo que possa atingi-los positivamente.

Em tempos de Big Data, não é fácil encontrar dados que sejam, de fato, relevantes para o seu propósito. Por isso, a utilização do Data Mining é uma excelente forma de otimizar o processo de análise e uso de informações relevantes.

Desde que a quantidade de dados seja suficiente, as técnicas podem ser utilizadas em praticamente qualquer segmento.

A quantidade de dados acessíveis só tende a crescer. Neste texto, você viu como o Data Mining é uma ferramenta essencial para o tratamento de informações.

Quer saber mais sobre as possibilidades do uso de dados? Então confira o nosso conteúdo completo sobre Jornalismo de Dados!

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