Existem muitos termos e conceitos diferentes na era digital que geralmente são usados por pessoas que não têm idéia do que significa mineração de dados. Isso geralmente é verdade quando uma nova tecnologia digna de burburinho é introduzida e as pessoas querem pular na onda. Eles sabem que os primeiros investidores já estão ganhando milhões de dólares em campo.
Esses indivíduos sabem que podem ganhar um pouco de dinheiro se pularem antes que a tecnologia desapareça. No entanto, a mineração de dados está longe de ser apenas outra moda. De fato, esse foi um dos fatores no coração da revolução digital e dos primeiros computadores. Novas empresas e setores de mineração de dados estão sendo abertos diariamente. Essas empresas são complexas, sofisticadas e têm o potencial de mudar a maneira como a maioria dos americanos vive. Saber mais sobre essa tecnologia pode ajudar as pessoas a estarem melhor preparadas para as muitas mudanças em suas vidas que estão chegando em breve.
O equívoco da mineração de dados
A mineração de dados é um pouco inadequada para os processos que geralmente descreve. O termo “mineração” implica que um indivíduo está tentando extrair dados do nada. No entanto, a mineração de dados não envolve a pesquisa de ouro proverbial em alguma outra área. Envolve o uso de big data adquiridos por computadores e processos humanos de maneira prática. Big data também é um termo ambíguo. Refere-se principalmente a um volume de dados que não pode ser facilmente manipulado por uma pessoa ou um grupo de pessoas. Big data não se refere apenas ao número de pessoas ou ao número individual de pontos de dados. Autoridades reais lidaram com censos de dez milhões de pessoas na China antiga centenas de anos atrás. O aspecto “grande” tem a ver com o número de atributos e variáveis envolvidos ao mesmo tempo.
Como funciona a mineração de dados e a ciência de dados
Esse nível de dados deve ser processado por computadores que utilizam algoritmos complexos a uma velocidade que os seres humanos não conseguem igualar. Embora o big data tenha algum tipo de aplicativo desde que os computadores foram inventados, ele só pôde ser processado facilmente por computadores de pequena escala na última década. Trazer os computadores que executam essas funções para dentro de casa ou no escritório significa que as técnicas de mineração de dados podem ser muito usadas e aperfeiçoadas milhões de vezes em todo o mundo.
A facilidade de coleta e processamento de dados significa que o big data encontrou dezenas de aplicativos diferentes em todo o mundo e em muitos setores diferentes da economia. Esses dados podem ser usados para fazer cálculos, previsões ou melhorar as ações e tomadas de decisão. computadores. A mineração de dados se tornou um termo genérico para todos esses usos diferentes. Pode se referir à engenharia de dados, ao empacotamento desses dados para uso com inteligência artificial e à interpretação desses dados para eventual consumo público.
Etapas de mineração de dados
O primeiro passo para a mineração de dados é realmente trazer os dados. Esses dados podem ser adquiridos de várias maneiras diferentes. Podem ser dados coletados especificamente para fins de mineração. Um pesquisador ou analista pode realizar testes e pesquisas especificamente direcionados a uma área específica de dados. Uma pesquisa on-line pode gerar milhares de resultados diferentes em questão de minutos.
O big data se baseia principalmente em dados que atingem um determinado tamanho e complexidade. Com mais freqüência, o operador de mineração de dados simplesmente usa dados que já são públicos ou privados. Os dados do censo são um exemplo comum disso. É gratuito, de fácil acesso e contém milhares de conjuntos de dados em todo o país. Em alguns casos, as operações de mineração de dados não precisam de todos os dados coletados. Computadores e especialistas usam vários processos para descobrir quais dados são relevantes e úteis.
Adicionando a uma operação de mineração de dados
Também precisa haver uma maneira pela qual mais e mais dados podem ser adicionados à situação que está sendo analisada. Informações mais relevantes podem ser melhores para um sistema que está estudando essas informações e descobrindo o que dá certo e o que dá errado. Os programas e especialistas em engenharia de dados podem priorizar as decisões corretas e minimizar as que foram confundidas por um motivo ou outro.
Se a tarefa não der certo, a inteligência artificial analisará todas as suas entradas e respostas para determinar o que fez de errado. Em seguida, ele pode armazenar essas informações como mais e mais dados que podem ajudar o algoritmo a melhorar e alterar o comportamento de seus erros anteriores. Essas atividades às vezes acontecem centenas de vezes por dia, pelo menos.
A coleta de dados é uma primeira etapa crítica em qualquer processo de mineração de dados. Os dados devem ser trazidos para um local e depois adicionados, se necessário. No entanto, deve haver rapidamente uma maneira de entender esses dados. É aqui que as ferramentas de mineração e engenharia de dados são críticas. Essas ferramentas geralmente são conectadas a sistemas de computador que podem processar grandes números em questão de segundos. Os dados são alimentados por meio de um grupo de equações e algoritmos estatísticos que ajudam os pesquisadores a entendê-los. Os desvios padrão são encontrados e usados para eliminar o impacto dos valores discrepantes.
Coleta e controle de dados
Intervalos como datas, nomes e grupos demográficos são processados de acordo com sua importância. Os algoritmos de ciência de dados controlam certas variáveis e tornam outras dependentes. A análise estatística é frequentemente apresentada como uma mistura de números ou um conjunto de tabelas. Cabe a um pesquisador ou programa de computador refinar ainda mais esses números em pontos de dados e conjuntos de informações. É tarefa do pesquisador também destilar as informações em um léxico simples ou em uma série de tabelas e gráficos que exibem os resultados da operação de big data.
Os financiadores de operações de mineração de dados não desejam um comunicado público à imprensa ou uma descrição do produto que pareça um artigo em uma revista acadêmica. Em vez disso, eles querem responder a uma série de perguntas concretas que acabaram desencadeando o lançamento do estudo de mineração de dados. Junto com a publicação dos resultados da operação, eles gostariam que outros pesquisadores, dentro ou fora da empresa, pudessem replicar os resultados e descobrir se eles trataram ou não variáveis e dados adequadamente. Caso contrário, uma operação de mineração de dados simplesmente convida à aplicação de estudos futuros mais detalhados para possivelmente chegar a uma conclusão diferente.
Exemplo de mineração de dados
Uma aplicação relevante da mineração de dados está nos sistemas financeiros. A arte de estudar a negociação de ações gira em torno de trazer informações. A análise fundamental envolve analisar grandes quantidades de informações pertencentes a empresas e ações e determinar se essas informações estão ou não apontando para uma ação que ganha ou perde valor por um período de tempo. A análise técnica envolve estudar os preços das ações ao longo do tempo e fazer com que esse movimento aponte para o sucesso ou fracasso futuro das ações. Tanto os fundamentos quanto a análise técnica podem ser estudados da perspectiva do big data.
Um comerciante pode inserir e pesar variáveis como preço das ações, tempo e eventos econômicos. Todas essas variáveis podem entrar em uma equação que rastreia o desempenho de uma ação ao longo do tempo e as mudanças com base em eventos que podem aparecer. Mesmo que esse conjunto de variáveis tenha centenas de variáveis, um computador poderá processá-lo em alguns milissegundos. O processo é ainda mais necessário para análises técnicas. No entanto, o comércio de análises técnicas requer estatísticas avançadas como estão. Um traidor inexperiente pode facilmente ler gráficos e padrões errados e acabar perdendo seu investimento.
Considerações finais sobre mineração de dados
O big data é certamente uma tendência que veio para ficar. Mais e mais empresas estão investindo enormes quantias de dinheiro no desenvolvimento de sistemas mais sofisticados de gerenciamento de computadores e dados. Eles estão ensinando máquinas a aprender com os dados e trabalhar ao lado de seres humanos para processá-los com mais precisão. Os aplicativos de big data têm o potencial de revolucionar áreas maciças da economia, como transporte, saúde e militares. Pode ser capaz de controlar epidemias ou garantir que os alunos obtenham uma educação da mais alta qualidade possível. Todo o dinheiro e esforço por trás do big data, seja no campo financeiro ou em outro setor, significa que o setor da economia que melhor utiliza o big data será o mais preparado para o sucesso no século XXI.