A mineração e a análise de dados são fundamentais para o desempenho de uma organização. A vantagem competitiva de uma organização é determinada por sua capacidade de explorar dados. Os dados referem-se a diferentes números e valores recolhidos. Após o processamento, torna-se informação factual confiável para a tomada de decisão. A análise de dados e a mineração de dados estão correlacionadas e são usadas em conjunto para otimizar o desempenho dos negócios.
Análise de dados
A análise de dados é uma análise profunda de dados brutos para procurar padrões, tendências e métricas num conjunto de dados. Os sistemas informáticos especializados trabalham em dados brutos para identificar tendências e tirar conclusões.
Envolve muitos tipos diferentes de análise de dados. Os padrões e tendências encontrados nesta análise melhoram a eficiência e o desempenho da empresa.
Um processo analítico de dados bem sucedido dir-lhe-á a posição do seu negócio e preverá o futuro. Saberá o que precisa para melhorar os seus produtos e serviços. Na IronHack podes adquirir uma ampla gama de competências de análise de dados.
Tipos de análise de dados
Há vários tipos de análise de dados.
A análise descritiva geralmente descreve o que aconteceu no passado. As suas vendas aumentaram? Há mais clientes a chegar? Quais são os produtos que se movem rapidamente?
Na análise diagnóstica, aplica-se aqui um pouco de hipótese. A análise diagnóstica diz-lhe porque é que algo aconteceu. Usas os resultados da análise descritiva para descobrir por que as coisas aconteceram desta maneira. A última campanha publicitária trouxe alguma alteração nas suas vendas?
A análise preditiva diz-lhe como as coisas vão ser no futuro. Utilizarás dados previamente recolhidos e denotarás se voltarás a acontecer.
A análise prescritiva ajuda a tomar decisões sobre o que deve ser feito. Os sistemas informáticos especializados fazem análises prescritivas para encontrar padrões a partir de grandes volumes de dados.
Etapas de análise de dados
A análise de dados começa com a determinação de como agrupar os dados. Os dados podem ser colocados em diferentes categorias, incluindo idade, sexo ou rendimento. O próximo passo é a recolha de dados por meio de várias fontes.
Utiliza depois programas especializados para organizar os dados recolhidos. Finalmente, assegura-se de que os dados são corretos e precisos antes de serem processados.
Mineração de dados
Dados de mineração estão a encontrar informações úteis em grandes volumes de dados. É feito sistemática e sucessivamente para descobrir tendências e padrões ocultos em um extenso conjunto de dados.
Estes padrões e tendências ocultos falam-lhe dos seus clientes e ajudam-no a tomar decisões que trazem mais vendas. Fornece ainda informações confiáveis benéficas para campanhas de marketing.
Além disso, os dados de mineração podem ajudar a identificar onde cortar custos para reduzir suas despesas operacionais. Além disso, os dados extraídos criam modelos de aprendizagem de máquinas utilizados na inteligência artificial.
Tipos de Mineração de Dados
Existem diferentes tipos de dados de mineração, como:
Suavização: Para remover o ruído dos dados, utiliza-se um algoritmo. A suavização ajuda a visualizar as tendências.
Aglomerar: Isto é juntar grupos com os mesmos caracteres. Os profissionais de marketing podem identificar grupos dentro de seu mercado alvo.
Classificação: Isto vem após o agrupamento, através do qual se colocam itens ou pessoas em categorias. A classificação coloca novos dados no grupo certo. Mais detalhes sobre as classificações estão disponíveis no website da IronHack.
Associação: que identifica dados que estão de alguma forma conectados.
Detecção de anomalias: isto detecta fraudes rapidamente ao encontrar dados que não se enquadram no padrão normal. A detecção de anomalias é benéfica em bancos e empresas para ajudar a detectar fraudes.
Regressão: Uma ferramenta estatística que ajuda a prever o futuro.
Mineração de texto: A mineração de texto determina com que frequência os indivíduos usam determinadas palavras. Pode alertar se houver vazamentos de dados por funcionários de uma empresa.
Resumo: Ajuda a colocar um grupo de dados recolhidos num formulário de fácil compreensão. Podes utilizá-lo para calcular a média a partir de um determinado conjunto de dados.
Etapas de mineração de dados
O primeiro passo consiste em eliminar informações contraditórias. Diferentes fontes de dados são então integradas e ligadas. O próximo passo é selecionar os dados do conjunto de dados. A seguir, realizam-se operações de agregação para transferir dados para um formulário aplicável à exploração da mineração de dados.
A seguir é a aplicação de métodos inteligentes para extrair dados. O último passo envolve a apresentação do resultado ao cliente através da visualização.
7 Diferenças entre Análise de Dados e a Mineração de Dados
Abaixo estão sete diferenças entre análise de dados e mineração de dados:
Mão de Obra: Uma única pessoa que deve ser de preferência um especialista com capacidades de codificação é responsável pela mineração de dados. Em contraste, uma equipa de especialistas faz a análise de dados.
Função: Na mineração de dados, pretendes encontrar os padrões ocultos nos conjuntos de dados. No entanto, na análise de dados, analisa-se os conjuntos de dados.
Objetivo: Seu objetivo na mineração de dados é tornar as informações que possui utilizáveis. Além disso, pretende identificar padrões. Para análise de dados, seu objetivo é tomar decisões e hipóteses baseadas em dados.
Método: Aplicam-se métodos matemáticos, tais como algoritmos no processo de mineração de dados. Na análise de dados, utiliza-se a inteligência empresarial para realizar o seu estudo.
Conjuntos de dados: No processo de mineração de dados, usa-se grandes volumes de dados coletados no Data Warehouse. Quanto à análise de dados, podes usar volumes pequenos, médios ou grandes de dados.
Conhecimento: Aplica-se a aprendizagem mecânica na mineração de dados. No entanto, na análise de dados, precisa usar o conhecimento do assunto e da ciência informática.
Produção: A produção que se obtém dos dados de mineração são padrões e tendências de dados. Quanto à análise de dados, seus resultados são insights e hipóteses acionáveis.
Empacotando
Antes de obter informações valiosas dos dados, é importante reconhecer padrões e aprender as tendências. Por conseguinte, é necessário extrair os dados antes de efetuar a análise dos dados.
Como empresa, precisas de aplicar tanto para otimizar o desempenho do seu negócio como para reduzir os seus custos operacionais. E, o mais importante, aumentar as vendas da sua empresa.
A Ironhack tem informações úteis adicionais que tanto indivíduos quanto empresas podem usar para aprimorar estas duas habilidades vitais. De aprendizado flexível em meio período a cursos intensivos, podes personalizar o bootcamp para se adequar enquanto mergulha a fundo no mundo da tecnologia.
