O Data Mining Direcionado à negócios  é uma abordagem poderosa e cada vez mais relevante para a introdução de análise de dados em empresas dos mais diversos ramos.

A partir da transformação de um desafio de negócios em um problema de Data Science, equipes de análises de dados consegue auxiliar suas empresas, entre muitas outras possibilidades a:

• Tomar decisões mais assertivas
• Identificar oportunidades de crescimento
• Melhorar o controle de estoque

Neste artigo vamos explorar os conceitos fundamentais do Data Mining direcionado à negócios e as metodologias por trás desta técnica essencial.

Mas antes de começarmos, aproveitamos para convidá-los a acessar nossa página de Insights onde você poderá encontrar muitos conteúdos como estes, assim como nosso Canal do YouTube.

Data Mining Direcionado à negócios:

Data Mining Direcionado à negócios é o tipo mais comum de mineração de dados.

Nesta abordagem, o analista ou minerador de dados possui um objetivo de negócio específico em mente e conhece exemplos destes objetivos presentes no conjunto de dados que possui.

A partir disto, como veremos adiante, é necessário transformar este desafio de negócios em um desafio de Data Science.

Assim os esforços da iniciativa estará focado em buscar soluções para ele, e encontrar muitos outros insights inicialmente oculto em nossa base de dados.

Por exemplo, a partir de um conjunto de dados é possível desenvolver Modelos Descritivos, que nos ajuda a entender melhor nossos clientes.

Assim como Modelos Preditivos, que nos ajuda prever resultados futuros a partir de dados conhecidos em um passado recente.

Modelos Descritivos e Preditivos

No Data Mining Direcionado, existem duas principais categorias de modelos:

Modelos Descritivos (também chamados de perfis): Estes modelos focam em descrever padrões existentes nos dados.

Por exemplo, o uso de Machine Learning para segmentação de clientes a partir da análise de Clusters é um bom exemplo de Modelo Descritivo de Data Mining Direcionado.

No artigo à seguir é possível conhecer um pouco melhor a Análise de Clusters.

Machine Learning e aplicação em vendas – Análise de Clusters

Modelos Preditivos: Estes modelos são usados para fazer previsões sobre eventos futuros ou comportamentos.

Um bom exemplo de modelo preditivo é seu uso para previsões de vendas e forecast.

Este modelo faz uso de informações de vendas de um passado recente para poder prever vendas futuras.

Assim pode ajudar equipes comerciais em seus planejamentos e estratégias.

O artigo a seguir explora um pouco mais este tipo de aplicação de Machine Learning.

Machine Learning aplicado em vendas – Previsão e Forecast

Objetivos do Data Mining Direcionado à negócios

Para você que gostou deste tópico, e gostaria de conhecer alguns exemplos comuns de objetivos em projetos de Data Mining Direcionado, a lista abaixo é um bom começo:

• Identificar clientes propensos a deixar de comprar
• Prever quando os clientes farão uma nova compra
• Determinar a melhor oferta para cada cliente
• Distinguir entre grandes e médios clientes

Um insight interessante sobre projetos de Data Mining Direcionado é que dificilmente ele acaba com o uso de um modelo.

Por exemplo, uma vez que iniciamos a análise a partir de um objetivo e os resultados obtidos normalmente nos levam à novos usos e aplicações.

Abaixo, vamos conhecer 10 passos que você pode realizar em sua equipe para iniciar um projeto de Data Mining direcionado à negócios.

10 passos que você pode seguir em seu projeto.

A metodologia para Data Mining Direcionado geralmente segue estes passos:

1. Traduzir um problema de negócios em um problema de data mining
2. Selecionar os dados apropriados
3. Conhecer os dados em profundidade
4. Criar o conjunto do modelo
5. Corrigir problemas com os dados
6. Transformar os dados
7. Construir modelos
8. Avaliar o modelo
9. Aplicar o modelo
10. Avaliar os resultados

Importante ressaltar que os passos acima é uma sugestão de etapas à serem realizadas.

Outras referências podem apresentar passos diferentes, mas em geral não vai ser algo tão diferente.

Conclusão

O Data Mining Direcionado é uma ferramenta poderosa para extrair insights valiosos dos dados e resolver problemas de negócios específicos.

Ao compreender seus conceitos fundamentais e seguir uma metodologia estruturada, as organizações podem aproveitar todo o potencial desta técnica para impulsionar a tomada de decisões baseada em dados.

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