A ciência de dados é um campo multidisciplinar que combina técnicas de análise estatística, ciência da computação e inteligência artificial para extrair insights significativos de grandes conjuntos de dados, e neste meio tem muita matemática envolvida.

Aqui estão alguns exemplos específicos de como a ciência de dados está sendo usada hoje:

• Bancos estão usando ciência de dados para prever o risco de crédito e identificar fraudes. Isso ajuda os bancos a tomar melhores decisões sobre a concessão de empréstimos e a proteger seus clientes contra fraudes financeiras.

• Empresas de varejo estão usando ciência de dados para personalizar recomendações de produtos e prever a demanda. Isso ajuda as empresas a aumentar as vendas e melhorar a experiência do cliente.

• Empresas de saúde estão usando ciência de dados para desenvolver novos tratamentos médicos e identificar pacientes em risco. Isso ajuda a melhorar a qualidade dos cuidados de saúde e salvar vidas.

• Empresas de marketing estão usando ciência de dados para segmentar clientes, medir a eficácia das campanhas e otimizar os orçamentos. Isso ajuda as empresas a alcançar o público certo com a mensagem certa e obter o melhor retorno de seu investimento em marketing.

• Empresas de logística estão usando ciência de dados para otimizar as rotas de transporte, prever as necessidades de estoque e melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos. Isso ajuda as empresas a reduzir custos e melhorar a entrega no prazo.

Chamamos de Mineração de Dados, o componente da ciência de dados que se concentra na identificação de padrões e relacionamentos em grandes conjuntos de dados. Ela usa um conjunto de técnicas estatísticas e matemáticas para identificar padrões nos dados que podem ser usados para prever o futuro, tomar decisões informadas ou melhorar a compreensão de um fenômeno.

Segue abaixo alguns conceitos e práticas importantes usados na mineração de dados para encontrar correlações entre dados:

• Classificação: A classificação é o processo de atribuir uma classe a cada indivíduo de uma população. As classes são geralmente mutuamente exclusivas, o que significa que um indivíduo só pode pertencer a uma classe. Por exemplo, você pode classificar clientes como "respondedores" ou "não respondentes" a uma oferta, você pode usar a classificação para segmentar seus clientes com base em suas características, como idade, sexo, renda e localização

• Regressão: A regressão é o processo de estimar o valor de uma variável numérica para cada indivíduo. Por exemplo, você pode usar a regressão para prever as vendas de um produto com base em uma variedade de fatores, como preço, publicidade e concorrência.

• Agrupamento por similaridade: O agrupamento por similaridade é o processo de identificar indivíduos semelhantes com base nos dados conhecidos sobre eles. Por exemplo, você pode agrupar clientes com base em seus hábitos de compra (como tipos de produtos que eles compraram, frequência de compra e valor médio gasto), agrupar pacientes com base em seus sintomas (como idade, sexo, histórico médico e medicamentos atuais), agrupar produtos com base em suas características (como preço, tamanho, cor e material).

Métodos Supervisionados Versus Não Supervisionados

A mineração de dados é o processo de extrair conhecimento útil de grandes conjuntos de dados. Existem dois principais tipos de mineração de dados: não supervisionada e supervisionada.

• Mineração de dados supervisionada é um tipo de mineração de dados em que você tem um conjunto de dados com um rótulo para cada ponto de dados. O rótulo pode ser uma categoria ou um número. A mineração de dados supervisionada é usada para prever o valor do rótulo para novos pontos de dados. Como exemplos de mineração de dados supervisionados temos as tarefas de classificação (detecção de spam, detecção de fraudes, diagnóstico médico, ...) e regressão (previsão de vendas, previsão de preços , previsão de demanda, ...).

• Mineração de dados não supervisionada é um tipo de mineração de dados em que você não tem um conjunto de dados com um rótulo para cada ponto de dados. A mineração de dados não supervisionada é usada para encontrar padrões em um conjunto de dados. Como exemplo de mineração de dados não supervisionado temos o agrupamento (segmentação de clientes, análise de mercado, descoberta de conhecimento, ...)

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