O que são técnicas de mineração de dados?
O que são técnicas de mineração de dados?
As técnicas de mineração de dados permitem que as organizações descubram padrões e relações sutis em seus dados. Elas convertem dados brutos em conhecimento prático, que pode ser usado para resolver problemas, analisar o impacto futuro das decisões de negócios e aumentar as margens de lucro. Este guia explora várias técnicas de mineração de dados e como implementá-las na AWS.
As organizações armazenam e processam grandes volumes de informações de vários processos de negócios. A mineração de dados os ajuda a obter informações valiosas de dados históricos com modelagem de dados e analytics preditiva. A mineração de dados moderna geralmente usa tecnologias de inteligência artificial e machine learning (IA/ML) para acelerar os insights de negócios e gerar melhores resultados.
No entanto, pode ser desafiador para as empresas realizarem a descoberta de conhecimento com a infraestrutura local. Especificamente, é preciso integrar ferramentas de mineração de dados com diversas fontes de dados, conectar-se a aplicações de terceiros e informar várias partes interessadas sobre os resultados, o que a infraestrutura convencional faz a um custo caro.
A AWS oferece serviços gerenciados que ajudam as organizações a escalar seu processo de mineração de dados na nuvem. Combinamos poderosos recursos de mineração de dados, experiência em IA generativa e práticas recomendadas de governança de dados com o Amazon SageMaker. Isso permite que os cientistas de dados unifiquem dados de diversas fontes, executem consultas complexas de data analytics e monitorem os dados em relação às políticas de segurança com mais eficiência.
Além de melhorar o fluxo de dados, as organizações podem oferecer analytics avançada de forma mais econômica, sem precisar provisionar sua própria infraestrutura. Por exemplo, a Lennar transformou seu alicerce de dados usando o Estúdio Unificado Amazon Sagemaker e o Amazon Sagemaker Lakehouse, permitindo que sua equipe de dados obtivesse insights de negócios com mais eficiência.
Várias técnicas de mineração de dados são explicadas a seguir, além de como as ferramentas da AWS podem ajudar a empregá-las.
Como o pré-processamento de dados é usado na mineração de dados?
O pré-processamento transforma dados brutos em um formato que é compreensível pelas redes neurais de mineração de dados. Essa etapa é uma parte crítica da mineração de dados porque influencia significativamente o desempenho do modelo de dados. Frequentemente, os dados brutos podem conter erros, duplicatas e informações ausentes que podem impactar negativamente o resultado do modelo. Com o pré-processamento de dados, é possível limpar os dados e remover essas anomalias. Além disso, os cientistas de dados podem selecionar recursos específicos que contribuem para a obtenção de insights de negócios e eliminam informações desnecessárias. Por exemplo, ao prever a taxa de cancelamento de clientes, recursos como o uso médio mensal, data do último login e frequência das solicitações de suporte podem ser selecionados. Chamamos esse processo de engenharia, que permite reduzir os recursos computacionais necessários para a mineração de dados.
O Amazon SageMaker Data Wrangler é uma ferramenta de preparação de dados que presta suporte para a melhoria da qualidade dos dados e, consequentemente, dos resultados de analytics. O Amazon SageMaker Data Wrangler pode ser usado em várias fontes de dados conectadas ao pipeline de dados. Em vez de passar horas limpando dados, o Amazon SageMaker Data Wrangler faz isso em minutos, graças à sua abordagem sem código. Veja como preparar dados para seu modelo de machine learning com o SageMaker Data Wrangler.
Etapa 1: selecionar e consultar
Use o construtor de consultas visuais para acessar e recuperar dados de texto, imagem e tabelas na AWS e em armazenamento de terceiros. Em seguida, aplique as descobertas nos relatórios de qualidade de dados para detectar anomalias, como valores atípicos, desequilíbrio de classes e vazamento de dados.
Etapa 2: limpar e enriquecer
Aplique transformações PySpark pré-construídas em seus dados e utilize uma interface de linguagem natural. O Amazon SageMaker Data Wrangler oferece suporte a transformações de dados comuns, incluindo vetorização de texto, apresentação de dados de data e hora, codificação e balanceamento de dados. Além disso, é possível criar facilmente transformações personalizadas para dar suporte ao seu caso de uso.
Etapa 3: visualizar e compreender
Valide os dados preparados com gráficos, diagramas e outras ferramentas visuais. Em seguida, faça uma análise rápida para prever o resultado do modelo antes de realmente iniciar o treinamento.
O que é análise exploratória de dados?
A análise exploratória de dados (EDA) é uma técnica de ciência de dados que permite aos cientistas de dados descobrir padrões ocultos, identificar relações significativas e detectar anomalias nos dados. Frequentemente, a EDA é orientada por ferramentas visuais, como histogramas, tabelas e gráficos. O objetivo da EDA é basicamente fornecer orientação para análises de dados subsequentes. Além disso, esse tipo de análise ajuda os cientistas de dados a evitar suposições e vieses.
Resumidamente, a EDA fornece evidências que podem ser observadas por meio de modelagem estatística e técnicas como análise de séries temporais, análise espacial e gráficos de dispersão. A execução da EDA, no entanto, requer um conjunto de ferramentas de mineração de dados que devem funcionar conjuntamente e de forma integrada. A configuração pode ser cara.
O Estúdio Unificado Amazon SageMaker é uma plataforma única de IA e dados para que sua equipe possa criar, implantar e compartilhar workloads de data analytics. Use-o para trabalhar com ferramentas conhecidas de IA/ML, para armazenamento e analytics da AWS, incluindo Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker AI.
A seguir, foram elencadas algumas maneiras de acelerar a análise exploratória de dados (EDA) com o Estúdio Unificado Amazon SageMaker.
- Assine, gerencie e defina regras para os ativos de dados que deseja usar no treinamento de modelos de data analytics.
- Consulte dados armazenados em data lakes, data warehouses e outras fontes.
- Crie um fluxo de trabalho com uma interface visual integrada para adicionar módulos de transformação entre as fontes de dados e o destino.
O que é analytics preditiva na mineração de dados?
A analytics preditiva na mineração de dados utiliza padrões de dados descobertos para prever resultados futuros. Para isso, os dados são alimentados aos modelos de machine learning que, com base no conhecimento aprendido, fazem previsões que ajudam as empresas a apoiar suas decisões. Por exemplo, empresas financeiras usam analytics preditiva para prever tendências de mercado, detectar fraudes e avaliar riscos de crédito.
O Amazon SageMaker Canvas é uma ferramenta de desenvolvimento visual que permite treinar, testar e implantar modelos preditivos em grande escala. Esse serviço fornece acesso a modelos de base e algoritmos personalizados de machine learning (ML), permitindo a geração de previsões precisas para vários casos de uso.
Além disso, é possível criar todo o fluxo de trabalho de dados com linguagem de conversação através do Amazon Q Developer. O Q Developer é um assistente de IA generativa que permite descrever tarefas de machine learning e data analytics na linguagem do dia a dia. Ele então converte suas descrições em consultas, scripts SQL, etapas práticas, recomendações de código e muito mais para ajudar você a trabalhar com IA e dados de forma mais eficiente.
A seguir, foram relacionados os modelos que você pode criar e implantar com o Amazon SageMaker Canvas para viabilizar a analytics preditiva.
Classificação
Os modelos de classificação podem atribuir rótulos a dados inéditos com base nas características que aprenderam. Por exemplo, um sistema de suporte ao cliente com inteligência artificial pode classificar o feedback como positivo, negativo ou neutro ao analisar as palavras da conversa. O Amazon SageMaker Canvas oferece suporte a modelos de classificação para vários tipos de problemas, incluindo classificação de texto, classificação de imagens, detecção de anomalias e detecção de objetos.
Mineração de regras de associação
A mineração de regras de associação (ARM) descobre a relação entre os pontos de dados e pode ser usada para aumentar um pipeline de analytics preditiva. Por exemplo, é possível usar a ARM para executar uma análise de carrinho de compras e descobrir quais itens são frequentemente comprados conjuntamente em um supermercado. O Amazon SageMaker permite que você crie seus próprios algoritmos de ARM personalizados por meio de estruturas como Python e os implante em seu fluxo de trabalho de IA/ML na AWS.
Agrupamento em clusters
O agrupamento em cluster oferece suporte indireto à analytics preditiva ao agrupar dados com base em atributos semelhantes. Por exemplo, você pode realizar o cluster de clientes com base no valor médio dos gastos. Em seguida, os clientes segmentados são usados como um dos atributos em um modelo preditivo. Para realizar o cluster de dados, os cientistas de dados geralmente usam o algoritmo K-means. O Amazon SageMaker utiliza uma versão modificada do algoritmo K-means, que produz resultados mais precisos com mais escalabilidade.
Detecção de anomalias
Os modelos de machine learning podem ser treinados para detectar discrepâncias nos padrões de dados. Por exemplo, as fábricas utilizam modelos preditivos para identificar possíveis falhas nas máquinas. A detecção de anomalias oferece suporte a ações proativas de mitigação, como a realização de manutenção preventiva para evitar interrupções operacionais.
Com o Amazon SageMaker, é possível detectar padrões anormais com o algoritmo Random Cut Forest, que atribui pontuações baixas (normais) e altas (anormais) aos dados.
O que é mineração de documentos?
Mineração de documentos é uma técnica de machine learning que descobre, extrai e analisa dados de texto, imagens ou tabelas encontrados em documentos. As organizações podem reduzir custos, aprimorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência operacional aplicando tecnologias de mineração de dados aos documentos armazenados. Por exemplo, escritórios jurídicos podem extrair automaticamente cláusulas específicas de contratos usando a mineração de documentos.
É possível aplicar modelos de mineração de documentos prontos para uso com o Amazon SageMaker Canvas. Esses modelos são pré-treinados, sendo possível integrá-los ao fluxo de trabalho de mineração de dados sem ajustes finos adicionais. Depois de configurado, o modelo analisa os dados brutos nos documentos em busca de padrões significativos. Em seguida, ele o extrai, o categoriza ou o rotula adequadamente.
Por exemplo, o modelo de detecção de informações pessoais permite a detecção de informações como endereços, números de contas bancárias e números de telefone a partir de dados textuais. Enquanto isso, o modelo de análise de despesas recupera informações como valor, data e itens de receitas e faturas.
Veja como aplicar técnicas de mineração de documentos com o Amazon SageMaker Canvas.
- Crie seu domínio do SageMaker AI e ative os modelos prontos para uso do Canvas.
- Importe os conjuntos de dados do documento a ser analisado. Isso permite que você crie um fluxo de dados.
- Selecione um modelo de mineração de dados para gerar previsões. É possível fazer previsões individuais ou em lote a partir da configuração.
Como a AWS pode ajudar em técnicas de mineração de dados?
As técnicas de mineração de dados permitem que as empresas descubram informações valiosas a partir dos dados que geram, possibilitando a tomada de decisões embasada. Para que a mineração de dados seja realizada com êxito, é necessário um pipeline de dados simplificado que conecte dados brutos de diversas fontes a modelos poderosos de IA/ML.
O pipeline de dados automatiza a extração, o armazenamento, a limpeza e a transformação de dados para garantir que os modelos subsequentes recebam dados precisos e de alta qualidade. Em seguida, é possível aplicar vários tipos de técnicas de mineração de dados para obter insights significativos.
Utilize o Amazon SageMaker para simplificar fluxos de trabalho de dados complexos e obter insights preditivos que possibilitam melhores resultados comerciais.