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Dados Mining For Dummies Cheat Sheet - dummies

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Por Meta S. Brown

A mineração de dados é a forma como os empresários comuns usam uma variedade de técnicas de análise de dados para descobrir informações úteis informações de dados e colocar essa informação em prática. Mineradores de dados não se preocupam com a teoria e os pressupostos. Eles validam suas descobertas testando. E eles entendem que as coisas mudam, então, quando a descoberta que funcionou como um encanto ontem não aguenta hoje, elas se adaptam.

As 9 Leis da Mineração de Dados: um Guia de Referência

O mineiro de dados pioneiro Thomas Khabaza desenvolveu suas "Nove Leis da Mineração de Dados" para orientar os novos mineiros de dados à medida que começam a trabalhar. Este guia de referência mostra o que cada uma dessas leis significa para o seu trabalho diário.

  • 1ª Lei de Mineração de Dados, ou "Lei de Objetivos de Negócios": Os objetivos de negócios são a origem de cada solução de mineração de dados.

    Um mineiro de dados é alguém que descobre informações úteis de dados para suportar objetivos comerciais específicos. A mineração de dados não é definida pela ferramenta que você usa.

  • 2ª Lei da Mineração de Dados, ou "Lei do Conhecimento Empresarial": O Conhecimento Empresarial é central para cada etapa do processo de mineração de dados .

    Você não precisa ser um estatístico elegante para fazer mineração de dados, mas você precisa saber algo sobre o que os dados significam e como o negócio funciona.

  • 3ª Lei de Mineração de Dados ou "Lei de Preparação de Dados": A preparação de dados é mais de metade de todo processo de mineração de dados .

    Praticamente todos os mineradores de dados passarão mais tempo na preparação de dados do que na análise.

  • 4ª Lei da Mineração de Dados, ou "Nenhum Almoço Gratuito para o Minerador de Dados": O modelo certo para uma determinada aplicação só pode ser descoberto pela experiência .

    Na mineração de dados, os modelos são selecionados por meio de tentativa e erro.

  • 5ª Lei da Mineração de Dados: Existem sempre padrões nos dados .

    Como mineiro de dados, você explora dados em busca de padrões úteis. A compreensão dos padrões nos dados permite influenciar o que acontece no futuro.

  • 6ª Lei da Mineração de Dados, ou "Insight Law": A mineração de dados amplifica a percepção no domínio comercial .

    Os métodos de mineração de dados permitem compreender melhor o seu negócio do que você poderia ter feito sem eles.

  • 7ª Lei de Mineração de Dados ou "Lei de Predição": A previsão aumenta a informação localmente por generalização.

    A mineração de dados nos ajuda a usar o que sabemos para fazer melhores previsões (ou estimativas) de coisas que não conhecemos.

  • 8ª Lei de Mineração de Dados, ou "Lei do Valor": O valor dos resultados da mineração de dados não é determinado pela precisão ou estabilidade dos modelos preditivos .

    Seu modelo deve produzir boas previsões, de forma consistente. É isso aí.

  • 9ª Lei de Mineração de Dados, ou "Lei de Mudança": Todos os padrões estão sujeitos a alterações.

    Qualquer modelo que lhe dê excelentes previsões hoje pode ser inútil amanhã.

Fases do processo de mineração de dados

O Processo padrão entre indústrias cruzadas para mineração de dados ( CRISP-DM ) é a estrutura dominante do processo de mineração de dados. É um padrão aberto; qualquer um pode usá-lo. A lista a seguir descreve as várias fases do processo.

  • Compreensão do negócio: Obtenha uma compreensão clara do problema que você está tentando resolver, como isso afeta sua organização e seus objetivos para abordá-lo. As tarefas nesta fase incluem:

    • Identificando seus objetivos de negócios

    • Avaliando sua situação

    • Definindo seus objetivos de mineração de dados

    • Produzindo seu plano de projeto

  • Compreensão de dados: Revise os dados que você possui, documentá-lo, identificar problemas de gerenciamento de dados e qualidade de dados. As tarefas para esta fase incluem:

    • Recolher dados

    • Descrevendo

    • Explorando

    • Verificar qualidade

  • Preparação de dados: Obtenha seus dados prontos para serem usados ​​para modelagem. As tarefas para esta fase incluem:

    • Selecionando dados

    • Dados de limpeza

    • Construindo

    • Integrando

    • Formatação

  • Modelagem: Use técnicas matemáticas para identificar padrões em seus dados. As tarefas para esta fase incluem:

    • Selecionando técnicas

    • Projetando testes

    • Modelos de construção

    • Avaliando modelos

  • Avaliação: Revise os padrões que você descobriu e avalie seu potencial para uso comercial. As tarefas para esta fase incluem:

    • Avaliando os resultados

    • Revisando o processo

    • Determinando os próximos passos

  • Implantação: Coloque suas descobertas no trabalho diário. As tarefas para esta fase incluem:

    • Implementação de planejamento (seus métodos para integrar as descobertas de mineração de dados em uso)

    • Resultados finais de relatório

    • Revisão dos resultados finais

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