Mineração de Dados
Processo de extrair informações relevantes a partir de grandes conjuntos de dados
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Mineração de Dados (ou Data Mining) é o processo de extrair informações valiosas e úteis a partir de grandes conjuntos de dados. Essas informações podem ser padrões, tendências, correlações, anomalias ou outros insights que podem ser usados para tomar decisões informadas e estratégicas.
O processo de mineração de dados envolve as seguintes etapas:
Coleta de dados:
coletar dados brutos de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos de log, redes sociais, entre outros.
Preparação de dados:
limpar, transformar e integrar os dados coletados para torná-los adequados para a análise.
Modelagem de dados:
criar modelos de análise de dados usando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para identificar padrões e relacionamentos nos dados.
Avaliação de modelos:
avaliar os modelos criados para determinar sua precisão e utilidade.
Implementação de modelos:
usar os modelos para prever resultados futuros ou tomar decisões informadas.
Algumas aplicações comuns incluem análise de dados de vendas para identificar padrões de compra dos clientes, detecção de fraudes em transações financeiras, análise de dados médicos para identificar padrões de doenças e tratamentos e análise de dados de sensores para monitorar a qualidade de produtos industriais.
Ferramentas
Linguagens de programação como Python, R, SQL e Java.
Plataformas de big data como Hadoop, Spark e Hive.
Ferramentas de visualização de dados como Tableau, Power BI, Google Data Studio, AWS QuickSight, etc.
Bibliotecas de machine learning como Scikit-Learn, TensorFlow e Keras.
Ferramentas de análise estatística como SPSS, SAS e Stata.
Ferramentas de processamento de linguagem natural (NLP) como NLTK e SpaCy.
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