Análise e Mineração de Dados

Novas tecnologias de captação e armazenamento de dados permitiram a criação de enormes bases de dados. Nestas bases de dados existem informações estratégicas, não facilmente identificáveis.

Como extrair estas informações de massas tão grandes de dados?

A resposta para esta questão é “data mining” ou mineração de dados. O objetivo da mineração de dados é descobrir padrões e relacionamentos nos dados usando técnicas para construir modelos, ou representações da realidade.

Data mining é uma das etapas do processo de identificação de conhecimento em bases de dados. A identificação do problema, a coleta e limpeza dos dados, a interpretação dos modelos e o monitoramento dos resultados compõe um quadro mais amplo, em que o algorítmo ou modelo de mineração de dados é um dos componentes do processo como um todo.

O potencial para projetos deste tipo é enorme. Mais e mais organizações estão usando técnicas de data mining para obter vantagens competitivas. A lista de aplicações não para de crescer, dentre elas podemos citar:

  • Vendas cruzadas (cross sale)

Data search

  • Segmentação de clientes (campanhas de marketing mais eficientes)
  • Rentabilidade do cliente (qual segmento gera mais lucro)
  • Avaliação de riscos de crédito (seguradoras, financeiras e etc.)
  • Detecção de fraudes (cartão de crédito, seguradoras e etc.)
  • Avaliação de campanhas comerciais
  • Fidelização dos clientes
  • Determinação de perfis de consumidores
  • Relacionamento de perfis de consumidores (quanto ao seu padrão de consumo)
  • Elasticidade das variáveis controláveis (preço: quais impactos no comportamento do consumidor caso seja alterado)
  • Identificação do segmento alvo para direcionar campanhas publicitárias

 

A MV2 vem realizando projetos de “data mining” com grande sucesso, tendo experiência em todas as etapas do processo de identificação de conhecimento.

Introdução à Mineração de Dados

É definido o termo “mineração de dados”, bem como explicado seu processo de implementação. Por Fabio Vessoni

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Análise de Rentabilidade

É apresentada uma metodologia para identificação dos verdadeiros responsáveis pela rentabilidade de uma empresa, apresentando um processo analítico em que cada “driver”” de rentabilidade possa ser corretamente associado.

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Introdução à Correlação Canônica

A correlação canônica é uma técnica estatística, utilizada para associar variáveis independentes a uma ou mais variáveis dependentes. O objetivo é resumir as associações a poucas correlações significantes, ao invés de utilizar todas as associações possíveis. Por Fabio Vessoni.

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