O processo KDD, ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, é um método utilizado para extrair insights e conhecimentos úteis de grandes conjuntos de dados. Consiste em várias fases, cada uma com o seu próprio conjunto de tarefas e objectivos, que visam transformar dados em bruto em informações accionáveis. Neste artigo, vamos explorar as características do processo KDD, as técnicas utilizadas para a extracção de dados e como escolher a mais adequada para cada etapa.
A primeira fase do processo de KDD é a limpeza de dados, em que o conjunto de dados é preparado para análise através da remoção de dados irrelevantes, incompletos ou inconsistentes. Esta etapa é crucial, uma vez que a qualidade dos dados utilizados para análise pode afectar grandemente a precisão e a fiabilidade dos resultados. Depois de os dados terem sido limpos, a fase seguinte é a integração de dados, em que vários conjuntos de dados são combinados num único. Esta etapa é particularmente útil quando os dados provêm de fontes ou formatos diferentes.
A terceira fase do processo KDD é a selecção de dados, em que um subconjunto dos dados é escolhido para análise com base em critérios específicos. Esta etapa é importante quando se trata de grandes conjuntos de dados, uma vez que a análise de todo o conjunto de dados pode ser impraticável ou desnecessária. A quarta fase é a transformação dos dados, em que os dados seleccionados são transformados num formato que possa ser facilmente analisado. Isto pode envolver a agregação, resumo ou redução dos dados.
A quinta fase do processo KDD é a extracção de dados, em que são identificados padrões, relações e tendências nos dados. Normalmente, isto é feito utilizando várias técnicas estatísticas e de aprendizagem automática, como o agrupamento, a classificação e a regressão. A escolha da técnica mais adequada para a etapa de extracção de dados depende da natureza dos dados, da questão de investigação e dos objectivos da análise.
Por fim, a última fase do processo de KDD é a interpretação e avaliação, em que são interpretados e avaliados os conhecimentos e as informações obtidos na etapa de extracção de dados. Esta etapa envolve a avaliação da exactidão, fiabilidade e utilidade dos resultados e pode levar a um maior refinamento da análise ou à recolha de dados adicionais.
Em conclusão, o processo de KDD é uma ferramenta poderosa para transformar dados brutos em conhecimentos e ideias accionáveis. Seguindo as diferentes fases do processo, os analistas podem limpar, integrar, seleccionar, transformar, extrair e interpretar dados de uma forma estruturada e eficaz. A escolha da técnica de extracção de dados mais adequada para cada etapa depende de vários factores, mas, em última análise, visa identificar padrões e relações significativas nos dados.
As etapas de um projecto de análise de extracção de dados envolvem normalmente:
1. Compreender o problema de negócios: Isso envolve identificar o problema que a mineração de dados pode ajudar a resolver e definir os objetivos do projeto.
2. Compreensão dos dados: Trata-se de recolher e explorar os dados que serão utilizados para a análise.
3. preparação dos dados: Trata-se de limpar, transformar e seleccionar os dados relevantes a utilizar na análise.
Construção do modelo: Trata-se de seleccionar e construir o modelo de extracção de dados adequado para resolver o problema comercial.
5. Avaliação do modelo: Trata-se de testar o modelo num conjunto de dados separado para garantir a sua exactidão e fiabilidade.
6. Implementação: Trata-se de integrar o modelo no processo comercial e de o utilizar para tomar decisões.
7. Controlo e manutenção: Isto envolve monitorizar o desempenho do modelo ao longo do tempo e actualizá-lo conforme necessário para garantir que continua a fornecer valor.
O artigo “Understanding the KDD Process: From Data to Insights” centra-se no processo KDD (Knowledge Discovery in Databases – Descoberta de conhecimentos em bases de dados) e não aborda especificamente a extracção de texto. No entanto, os objectivos da extracção de texto incluem geralmente a extracção de informações úteis e esclarecedoras de grandes volumes de dados de texto não estruturados, como a identificação de padrões, relações e tendências, a categorização e classificação de dados de texto e a análise de sentimentos para determinar o tom emocional dos dados de texto. A extracção de texto pode ser utilizada para uma variedade de aplicações, tais como estudos de mercado, análise de redes sociais e detecção de fraudes.
A extracção de dados é feita através de um processo designado por processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD). Este processo envolve várias etapas, incluindo limpeza de dados, integração de dados, selecção de dados, transformação de dados, extracção de dados, avaliação de padrões e representação de conhecimentos. O objectivo da extracção de dados é extrair informações e conhecimentos úteis de grandes conjuntos de dados, utilizando várias técnicas como o agrupamento, a classificação, a extracção de regras de associação e a detecção de anomalias. O processo de extracção de dados ajuda as empresas e as organizações a tomar decisões informadas e a melhorar as suas operações, identificando padrões e tendências nos seus dados.