O que é Data Mining?Autor convidado: Elcio Santos, AlwaysOn

A análise também apontou que esses compradores eram homens que, ao comprarem fraldas para seus filhos, compravam também cerveja para consumo enquanto cuidavam das crianças e assistiam aos jogos na televisão durante o final de semana.

A empresa teria utilizado esse novo conhecimento (data analytics) para colocar lado a lado as gôndolas de fraldas e cervejas na rede de mercados, incrementando assim a venda conjunta dos dois produtos.

Infelizmente, ninguém pode realmente atestar a veracidade da história.

Ora fala-se que as fraldas eram da marca Pampers, ora fala-se em Johnson & Johnson.

Alguns citam a Target como a empresa que fez as análises, outros falam no Walmart.

(Caso alguém tenha alguma informação que possa desanuviar o assunto, dividida conosco).

Talvez tenha sido um experimento mental – que nem o Gato de Schrödinger – que fazia sentido.

Tanto que entrou para o folclore da administração.

E faz sentido mesmo, pois ilustra uma das grandes vantagens do Data Mining

O que é Data Mining?

A expressão significa mineração de dados em português.

É o processo de descobrir informações acionáveis em grandes conjuntos de dados.

A atividade de Data Mining usa análise matemática para derivar padrões e tendências que existem nos dados.

Normalmente, a exploração de dados tradicionais não consegue descobrir esses padrões devido à complexidade dos relacionamentos ou à quantidade excessiva de dados.

As organizações aplicam os modelos de Data Mining a cenários específicos.

Por exemplo:

• Previsões — estimativas de vendas, previsões de cargas do servidor ou tempo de inatividade do servidor
• Risco e probabilidade — escolher os melhores clientes para correspondências direcionadas, determinar o ponto de equilíbrio provável para cenários de risco, atribuir probabilidades a diagnósticos ou outros resultados
• Recomendações — determina-se os produtos vendidos juntos
• Encontrar sequências — analisar as seleções do cliente em um carrinho de compras, prever os próximos eventos prováveis
• Agrupamento — separar clientes ou eventos em grupos de itens relacionados, analisando e prevendo afinidades

Esses cenários exploram-se associações (é o caso das fraldas/cervejas) e sequências, classificar os atributos dos conjuntos de dados.

Além de aplicar técnicas estatísticas de regressão, clusterização e sumarização, detectar desvios e realizar previsão de séries temporais.

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