{"id":11052,"date":"2021-06-24T21:02:49","date_gmt":"2021-06-24T18:02:49","guid":{"rendered":"https:\/\/snov.io\/blog\/?p=11052"},"modified":"2021-09-09T14:09:30","modified_gmt":"2021-09-09T11:09:30","slug":"ferramentas-mineracao-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/snov.io\/blog\/br\/ferramentas-mineracao-de-dados\/","title":{"rendered":"Ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados: o que \u00e9, porqu\u00ea usar e como usar?"},"content":{"rendered":"

Com o big data se tornando mais predominante do que nunca, a demanda por ferramentas de minera\u00e7\u00e3o vem crescendo. Est\u00e1 se tornando indispens\u00e1vel saber exatamente quais ferramentas s\u00e3o capazes de lidar com grandes quantidades de dados. Neste artigo, discutiremos os complexos algoritmos de prospec\u00e7\u00e3o e bibliotecas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados que ser\u00e3o suas principais ferramentas na constru\u00e7\u00e3o de sua plataforma de gera\u00e7\u00e3o de leads.<\/span><\/p>\n

Processamento de dados<\/b><\/h2>\n

Antes de nos aprofundarmos nos detalhes, primeiro precisamos de uma vis\u00e3o clara de como uma grande quantidade de dados se transforma, de um emaranhado de informa\u00e7\u00f5es desordenadas, em um conjunto organizado e estruturado de listas, pronto para ser usado profissionais de marketing, vendas ou at\u00e9 mesmo pelos RHs.<\/span><\/p>\n

O processamento de dados comum se parece com isto:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Encontre uma fonte de dados do lead<\/b>. Este \u00e9 o local principal de onde todos os seus dados ser\u00e3o extra\u00eddos. Esta pode ser uma plataforma de m\u00eddia social popular, como Facebook, LinkedIn e Twitter. Por enquanto temos dados em massa, por\u00e9m a maioria deles in\u00fateis.<\/span><\/li>\n
  2. Segmente os dados relevantes<\/b>. Aqui, definimos o tipo de dados e a fonte de destino adequados para nossos prop\u00f3sitos. Podemos ter v\u00e1rios tipos de dados associativos, bem como v\u00e1rias sub-fontes das quais extrair dados.<\/span><\/li>\n
  3. Pr\u00e9-processe os dados puros para uso futuro<\/b>. Esta parte do processo de minera\u00e7\u00e3o de dados envolve a altera\u00e7\u00e3o dos dados de um formato puro para um que seja aceit\u00e1vel para futuras intera\u00e7\u00f5es.<\/span><\/li>\n
  4. Converta os dados pr\u00e9-processados \u200b\u200bem um formato leg\u00edvel<\/b>. Seu idioma de dados original ser\u00e1 determinado e transformado em um que seu sistema seja capaz de processar.<\/span><\/li>\n
  5. Crie padr\u00f5es\/modelos de dados<\/b>. Com base nos dados que voc\u00ea possui, voc\u00ea pode determinar relacionamentos comuns entre os subtipos de dados e identificar padr\u00f5es ou criar conjuntos de tabelas conectadas por relacionamentos de dados.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/b><\/h2>\n

    Com os padr\u00f5es de dados relacionais identificados, podemos construir todos os tipos de infogr\u00e1ficos significativos e visualiz\u00e1-los usando servi\u00e7os ou bibliotecas de terceiros. Essas solu\u00e7\u00f5es de terceiros n\u00e3o t\u00eam uma alta curva de aprendizado, no entanto, analisar as bibliotecas diretamente exigiria a ajuda de um desenvolvedor que esteja familiarizado com as linguagens usadas em qualquer biblioteca. Aqui voc\u00ea pode ver a lista das ferramentas de terceiros mais comumente usadas para visualiza\u00e7\u00e3o de dados:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Tableau<\/b> (ferramenta de big data para uso corporativo)<\/span><\/li>\n
    • Infogram<\/b> (ferramenta simples para big data)<\/span><\/li>\n
    • Datawrapper<\/b> (ferramenta de dados para jornalistas e editores de not\u00edcias)<\/span><\/li>\n
    • D3.js<\/b> (JavaScript biblioteca para exibi\u00e7\u00e3o de dados em plataformas da web)<\/span><\/li>\n
    • Google Charts<\/b> (biblioteca amig\u00e1vel baseada em HTML5 e SVG para Android, iOS e navegadores)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Com essas ferramentas podemos criar infogr\u00e1ficos que mostrar\u00e3o todos os dados necess\u00e1rios, para que os departamentos de vendas e marketing criem uma campanha de marketing de sucesso. Al\u00e9m disso, os dados coletados podem ser usados no alcance de clientes em potencial. A gera\u00e7\u00e3o de leads n\u00e3o pode existir sem uma base de dados s\u00f3lida. Se voc\u00ea deseja gerar leads – gere dados.<\/span><\/p>\n

      Ent\u00e3o, o que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados, por que precisamos e como podemos us\u00e1-lo para gerar dados de lead qualificados? Vamos explorar, come\u00e7ando com o que realmente \u00e9 a minera\u00e7\u00e3o de dados.<\/span><\/p>\n

      O que \u00e9 minera\u00e7\u00e3o de dados?<\/b><\/h2>\n

      Minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 o processo de an\u00e1lise de dados em massa para encontrar novos padr\u00f5es desconhecidos e correla\u00e7\u00f5es ocultas. Com empresas de minera\u00e7\u00e3o de dados, podemos usar esses modelos e padr\u00f5es para gerar leads de qualidade.<\/span><\/p>\n

      A minera\u00e7\u00e3o de dados foi criada para trabalhar nas seguintes tarefas:<\/span><\/p>\n

        \n
      • Prever<\/b>. Ter a capacidade de prever valores indefinidos ou futuros em algum aspecto de seus dados.<\/span><\/li>\n
      • Descrever<\/b>. Organizar seus dados de forma compreens\u00edvel por meio de padr\u00f5es e modelos amig\u00e1veis \u200b\u200bao usu\u00e1rio.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Dentro dessas tarefas est\u00e3o v\u00e1rias t\u00e9cnicas essenciais para o processo de minera\u00e7\u00e3o de dados que n\u00e3o podem ser negligenciadas:<\/span><\/p>\n

        T\u00e9cnicas de descri\u00e7\u00e3o<\/span><\/i><\/p>\n

          \n
        • Associa\u00e7\u00e3o<\/b>. Os dados est\u00e3o sendo gerados pela an\u00e1lise da associa\u00e7\u00e3o entre itens de um determinado conjunto de dados. Essa t\u00e9cnica \u00e9 frequentemente usada por vendas para determinar quais produtos os clientes compram juntos.<\/span><\/li>\n
        • Clustering<\/b>. Aqui, os dados s\u00e3o tratados como um objeto que \u00e9 armazenado em classes definidas automaticamente. Para deixar mais claro, os dados s\u00e3o mantidos em <\/span>clusters<\/span><\/i>, agrupados atrav\u00e9s de semelhan\u00e7as particulares entre eles.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          T\u00e9cnicas de previs\u00e3o<\/span><\/i><\/p>\n

            \n
          • Classifica\u00e7\u00e3o<\/b>. Essa t\u00e9cnica divide os dados em classes e grupos relativos. Com ele, voc\u00ea pode classificar os leads em grupos separados, como quem tem mais probabilidade de se tornar o seu lead de vendas ou quem n\u00e3o tem nenhum potencial.<\/span><\/li>\n
          • Regress\u00e3o<\/b>. Usado para prever uma gama de valores num\u00e9ricos em um objeto de dados preciso. Com a regress\u00e3o, voc\u00ea pode prever o fluxo de leads para sua plataforma.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

            \u00c9 importante conhecer essas t\u00e9cnicas, mesmo que voc\u00ea n\u00e3o saiba como us\u00e1-las corretamente. \u00c9 aqui que as ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o \u00fateis para realizar as an\u00e1lises de seus dados. Essas ferramentas possuem diferentes recursos e formas de implement\u00e1-las.<\/span><\/p>\n

            Alguns deles s\u00e3o mais complexos e levam muito mais tempo para serem implementados. Tudo se resume aos objetivos que voc\u00ea est\u00e1 tentando alcan\u00e7ar. Voc\u00ea pode perguntar se \u00e9 t\u00e3o complexo, por que eu deveria me importar? Bem, vamos pular para a pr\u00f3xima se\u00e7\u00e3o e explorar o porqu\u00ea.<\/span><\/p>\n

            Por que as ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o t\u00e3o \u00fateis?<\/b><\/h2>\n

            Dados s\u00e3o o petr\u00f3leo do s\u00e9culo 21, e petr\u00f3leo \u00e9 igual a dinheiro. As ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados o ajudar\u00e3o a gerar mais receita criando ativos informativos, usados \u200b\u200btanto pelos departamentos de vendas, quanto pelos de marketing. Eles podem estudar o comportamento de seus clientes, sua localiza\u00e7\u00e3o, posi\u00e7\u00e3o e criar estrat\u00e9gias de marketing s\u00f3lidas.<\/span><\/p>\n

            As empresas prosperam com os recursos das ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados. Com elas podem obter informa\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios detalhadas, planejar suas decis\u00f5es de neg\u00f3cios e cortar custos drasticamente. Elas tamb\u00e9m podem ajud\u00e1-lo a detectar anomalias dentro de seus modelos e padr\u00f5es para evitar que seu sistema seja explorado por terceiros.<\/span><\/p>\n

            Com todos esses recursos a bordo, voc\u00ea n\u00e3o precisar\u00e1 implementar algoritmos complexos desde o in\u00edcio. Al\u00e9m disso, voc\u00ea pode ajustar esses recursos com alguns ajustes adicionais na base de c\u00f3digo (se for uma ferramenta de c\u00f3digo aberto), conforme suas demandas aumentam.<\/span><\/p>\n

            No geral, as ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados foram criadas para definir e atingir diversos objetivos, ajudando voc\u00ea a gerar mais lucro no final. Agora voc\u00ea v\u00ea por que essas ferramentas s\u00e3o genuinamente \u00fateis. Vamos terminar com a \u00faltima, mas n\u00e3o menos importante, quest\u00e3o – como.<\/span><\/p>\n

            Como podemos implement\u00e1-los?<\/b><\/h2>\n

            Ferramentas diferentes requerem abordagens diferentes. Algumas exigem zero ou nenhuma experi\u00eancia de codifica\u00e7\u00e3o, enquanto outras podem exigir algumas habilidades de programa\u00e7\u00e3o, dependendo da codifica\u00e7\u00e3o usada. Essas ferramentas s\u00e3o, geralmente, de c\u00f3digo aberto e n\u00e3o possuem planos pagos.<\/span><\/p>\n

            Aqui est\u00e1 uma lista das ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados mais comumente usadas. Come\u00e7ando do n\u00edvel b\u00e1sico, at\u00e9 neg\u00f3cios de n\u00edvel empresarial:<\/span><\/p>\n

            RapidMiner<\/b><\/h3>\n

            \u00c9 uma ferramenta de c\u00f3digo aberto, pronta para usar, que n\u00e3o requer nenhum conhecimento de programa\u00e7\u00e3o e possui recursos para an\u00e1lise de dados. Gra\u00e7as \u00e0s estruturas de modelo integradas, esta ferramenta acelera o trabalho do minerador de dados e reduz o n\u00famero de erros durante o tempo de execu\u00e7\u00e3o. Esta ferramenta foi escrita em Java e possui v\u00e1rias op\u00e7\u00f5es de minera\u00e7\u00e3o, como t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento, convers\u00e3o e previs\u00e3o. Ele pode ser usado com outras ferramentas como WEKA e R-tool para fornecer modelos escritos no c\u00f3digo desses dois. Os padr\u00f5es, modelos e algoritmos existentes podem ser aprimorados pelas seguintes linguagens de programa\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n

              \n
            • R – uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o usada para minera\u00e7\u00e3o de dados, extra\u00e7\u00e3o, explora\u00e7\u00e3o e tarefas anal\u00edticas;<\/span><\/li>\n
            • Python – uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o usada para prototipagem r\u00e1pida de solu\u00e7\u00f5es de software.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

              Eles s\u00e3o adequados para prototipagem r\u00e1pida e manipula\u00e7\u00e3o de dados.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

              RapidMiner possui todos os recursos de an\u00e1lise de dados, desde os mais simples aos mais avan\u00e7ados. Com os plug-ins do Rapidminer Marketplace, eles estendem a j\u00e1 vasta funcionalidade. Al\u00e9m disso, os desenvolvedores e analistas de dados podem usar o Marketplace para publicar seus plug-ins ou algoritmos.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

              WEKA<\/b><\/h3>\n

              WEKA cont\u00e9m uma sele\u00e7\u00e3o de algoritmos, ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o para aprendizado de m\u00e1quina e an\u00e1lise de dados. Voc\u00ea pode usar essa ferramenta diretamente em seus conjuntos de dados. Com o WEKA voc\u00ea pode realizar in\u00fameras tarefas de dados, regress\u00e3o, agrupamento, classifica\u00e7\u00e3o, visualiza\u00e7\u00e3o e processamento de dados. As principais vantagens deste software s\u00e3o:<\/span><\/p>\n

                \n
              • Completamente gr\u00e1tis<\/span><\/li>\n
              • Port\u00e1til: pode ser usado em v\u00e1rias plataformas<\/span><\/li>\n
              • Compila\u00e7\u00e3o de v\u00e1rios algoritmos de machine learning e data mining.<\/span><\/li>\n
              • Experi\u00eancia do usu\u00e1rio atraente com interface gr\u00e1fica do usu\u00e1rio<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

                Al\u00e9m disso, esta ferramenta pode ser usada para criar v\u00e1rios esquemas de machine learning.<\/span><\/p>\n

                Orange<\/b><\/h3>\n

                Orange \u00e9 uma biblioteca Python com uma estrutura baseada em componentes para machine learning, minera\u00e7\u00e3o de dados, an\u00e1lise e visualiza\u00e7\u00e3o. Esses componentes tamb\u00e9m s\u00e3o chamados de widgets, e ajudam n\u00e3o apenas com tarefas simples – como pr\u00e9-processamento e visualiza\u00e7\u00e3o de dados -, mas tamb\u00e9m com a cria\u00e7\u00e3o de algoritmos complexos e modelos de previs\u00e3o.<\/span><\/p>\n

                Orange tem programa\u00e7\u00e3o visual implementada para criar um fluxo de trabalho s\u00f3lido vinculando widgets feitos pelo usu\u00e1rio. Ele tamb\u00e9m pode ser usado como uma biblioteca Python para alterar widgets e manipular dados.<\/span><\/p>\n

                R<\/b><\/h3>\n

                R \u00e9 uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o livre e um ambiente para manipula\u00e7\u00e3o de dados e computa\u00e7\u00e3o estat\u00edstica. Gra\u00e7as aos seus v\u00e1rios pacotes, R \u00e9 comumente usado para minera\u00e7\u00e3o de dados e cria\u00e7\u00e3o de estat\u00edsticas por cientistas e analistas de dados. Esses pacotes incluem bibliotecas criadas pela comunidade para manipula\u00e7\u00e3o de dados.<\/span><\/p>\n

                O que aprendemos<\/b><\/h2>\n

                As ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o uma parte essencial para aumentar e qualificar sua base de leads. Com essas ferramentas \u00e0 sua disposi\u00e7\u00e3o, voc\u00ea pode criar padr\u00f5es baseados no comportamento do usu\u00e1rio e aplic\u00e1-los \u00e0s suas estrat\u00e9gias de marketing. Esses padr\u00f5es tamb\u00e9m podem ser usados \u200b\u200bpara qualificar seus leads com novos dados. Existem v\u00e1rias t\u00e9cnicas para descrever dados por associa\u00e7\u00f5es ou dividi-los em clusters separados, para prever as mudan\u00e7as nos dados classificando-os ou usando regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

                No geral, as ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados nos ajudam a enriquecer nossos leads e tornar nossas campanhas de gera\u00e7\u00e3o de leads mais bem-sucedidas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                Com o big data se tornando mais predominante do que nunca, a demanda por ferramentas de minera\u00e7\u00e3o vem crescendo. Est\u00e1…<\/p>\n","protected":false},"author":41,"featured_media":4661,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[532],"tags":[700,715,755,493,497,509,511,525],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11052"}],"collection":[{"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/41"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11052"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11052\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4661"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11052"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11052"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/snov.io\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11052"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}