Mineração de dados - detalhes importantes que você precisa saber em 2024

Imagine que você receba um grande conjunto de dados contendo mil colunas de dados para análise de mercado. À primeira vista, você pode se sentir sobrecarregado. Talvez você não saiba por onde começar e como abordar o conjunto de dados. É provável que você entenda o conjunto de dados e tente encontrar qualquer relação entre os dados no conjunto de dados. O

Imagine que você receba um grande conjunto de dados contendo mil colunas de dados para análise de mercado. À primeira vista, você pode se sentir sobrecarregado. Talvez você não saiba por onde começar e como abordar o conjunto de dados. 

Você provavelmente entende o conjunto de dados e tenta encontrar qualquer relação entre os dados no conjunto de dados. O processo é conhecido como "Mineração de dados". Sem saber, você está realizando mineração de dados em suas tarefas diárias. A mesma coisa se aplica ao trabalho digital. 

Nosso mundo gira em torno de dados, considerados um dos recursos mais importantes do planeta. Os engenheiros de dados estão aprendendo como os dados podem evoluir nossa civilização para o próximo nível. A mineração de dados é o primeiro passo para atingir esse objetivo. Nas próximas seções, analisaremos a mineração de dados e o que você precisa saber sobre mineração de dados em profundidade.

Fique à vontade para ir a qualquer seção para saber mais sobre mineração de dados!

Dados: O que são?

Mineração de dados: O que é isso?

Por que a mineração de dados é importante?

Como funciona a mineração de dados?

Detecção de anomalias:

Aprendizagem de regras:

Análise de regressão:

Análise de classificação:

Análise de agrupamento:

Análise de visualização:

Web Scraping: O que é isso?

Um servidor Proxy : O que é isso?

Qual é o melhor servidor Proxy para a Web Scraping?

Perguntas frequentes:

Conclusão:

Dados: O que são?

O que são dados? Em termos simples, dados são uma coleção de fatos dispostos de forma desorganizada. A coleção de dados é conhecida como informação. No mundo digital, os dados têm tudo a ver com números. Ou seja, 0s e 1s. Podem ser qualitativos (dados sobre a descrição de algo) ou quantitativos (dados sobre números). No que diz respeito à engenharia da computação, é um fato bem conhecido que o software é dividido em duas categorias: programa e dados. Sabemos que os dados e os programas são as instruções que manipulam os dados de uma maneira necessária para obter o resultado desejado.

Mineração de dados: O que é isso?

A mineração de dados consiste em encontrar os padrões no conjunto de dados, que contém uma grande quantidade de dados (geralmente dados únicos chamados de pontos de dados). O principal objetivo do processo de mineração de dados é coletar informações suficientes do conjunto de dados fornecido, usando qualquer método inteligente (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, estatística e sistema de banco de dados), e transformá-las em informações valiosas e significativas que possam ser usadas posteriormente. A mineração de dados é uma etapa de análise no KDD (Knowledge Discovery in Database, descoberta de conhecimento em banco de dados)

Por que a mineração de dados é importante?

Atualmente, a maioria das empresas iniciou sua transformação digital. Os dados se tornaram essenciais para que todas as empresas aprimorem sua estratégia e se mantenham à tona contra a concorrência. Mas, com os dados, você precisa de uma ferramenta para analisá-los e desenvolver um plano para reforçar seus negócios. A mineração de dados, a "ferramenta" para analisar os dados, está se tornando crucial para uma análise de negócios bem-sucedida. 

A mineração de dados tornou-se tão importante que essa etapa de análise é usada em todos os setores, da medicina à alimentação. O principal motivo de ser tão importante é que você pode usar as informações coletadas pela mineração de dados em inteligência artificial, business intelligence e outros aplicativos/softwares de análise avançada que têm o potencial de transmitir os dados em tempo real para resolver os problemas das pessoas com alta precisão em um curto período. 

A mineração de dados está incluída em vários princípios e funções essenciais da empresa para tomar decisões organizacionais eficazes. Isso inclui atendimento ao cliente, marketing digital, publicidade on-line e off-line, manufatura, manutenção, finanças e RH (Recursos Humanos)

Como funciona a mineração de dados?

A mineração de dados envolve seis tarefas importantes, como:

Detecção de anomalias. Aprendizado de regras. Análise de regressão, análise de classificação, análise de agrupamento, análise de visualização.

Como funciona a mineração de dados?

Detecção de anomalias:

A detecção de anomalias é o processo de encontrar qualquer irregularidade em um determinado conjunto de dados. A irregularidade é geralmente conhecida como "outliers", e a detecção de anomalias é conhecida como "detecção de outliers". A presença de outliers no conjunto de dados influencia a previsão de informações erradas que você pode usar no futuro. Em qualquer algoritmo de aprendizado de máquina/aprendizado profundo, antes de alimentar o conjunto de dados com o algoritmo, o analista de dados deve examinar o conjunto de dados e verificar se há anomalias/outliers no conjunto de dados fornecido. É seguro dizer que a detecção de anomalias é um processo essencial em todas as tarefas de aprendizado de máquina/aprendizado profundo.

Aprendizagem de regras:

O aprendizado de regras também é conhecido como aprendizado associativo, em que o objetivo principal é encontrar a relação entre duas ou mais variáveis em um grande conjunto de dados. Por exemplo, um site de comércio eletrônico como Amazon ou Walmart usa regularmente a aprendizagem associativa como uma de suas principais funcionalidades. Ele ajuda a encontrar a relação entre os tipos de produtos que os clientes costumam comprar em seu site. Você também pode usar essas informações para elaborar estratégias de marketing rígidas para aumentar seus negócios entre os clientes-alvo. O aprendizado de regras é um processo essencial tanto para a análise baseada no mercado quanto para a análise da concorrência.

Análise de regressão:

Uma série de análises de aprendizado de máquina pode ser feita com base no aprendizado de regras. Uma dessas análises é a análise de regressão. A análise de regressão consiste em encontrar uma relação significativa entre variáveis dependentes e independentes. Há dois tipos de variáveis em qualquer conjunto de dados: dependentes e independentes. As variáveis dependentes (recursos) são variáveis que são estudadas sob alguma forma de suposição ou regra. Variável independente, pelo nome, podemos facilmente interpretar que as variáveis não dependem de nenhuma outra variável no escopo das tarefas (que é a análise de dados). A análise de regressão é usada principalmente para prever ou prognosticar o resultado com base no conjunto de dados fornecido.

Análise de classificação:

A análise de classificação é outra forma de análise baseada no aprendizado de regras. O principal objetivo da análise de classificação é descobrir a quais categorias um conjunto de pontos de dados (que são dados no conjunto de dados) pertence. Por exemplo, você sabia que há um conjunto de dados do Titanic disponível on-line para problemas de aprendizado de máquina? Nesse conjunto de dados, o objetivo é treinar o algoritmo com pontos de dados de "treinamento" suficientes e alimentar os pontos de dados de "teste" para descobrir o resultado se a pessoa sobreviveu ou não. Com isso, você pode classificar quantos homens e mulheres sobreviveram e categorizar os dados com base no gênero.

Análise de agrupamento:

A análise de agrupamento é mais ou menos semelhante à análise de classificação ou, pelo menos, em sua funcionalidade principal. Na análise de clustering, seu objetivo é agrupar um conjunto de pontos de dados idênticos entre si em um conjunto de dados em um pequeno "cluster". Por exemplo, você tem três formas: quadrado, triângulo e círculo. Em um conjunto de dados, os dados que representam as três formas são organizados aleatoriamente. Você pode usar qualquer algoritmo de aprendizado de máquina de clustering para encontrar um número exato de pontos de dados que representam cada forma e apresentar o resultado visualmente.

Análise de visualização:

Pelo nome, você pode imaginar que a análise de visualização é um processo de encontrar qualquer relação entre dois ou mais pontos de dados. Essa análise também inclui o resumo de todo o processo, gerando um relatório em um formato necessário. O principal objetivo aqui é criar um resumo visual que represente a parte necessária das informações em todo o conjunto de dados.   

Em todas essas análises, o objetivo comum é encontrar uma relação entre duas partes de dados. A mineração de dados consiste em encontrar uma conexão (padrões) entre os dados de um determinado conjunto de dados para prever um resultado concreto e confiável e implementar o desenvolvimento em seus respectivos pontos finais. 

A mineração de dados é um processo que pode ser visto mais em DevOps (operações de desenvolvedor) e MLOps (operações de aprendizado de máquina) do que em outros setores. Atualmente, a mineração de dados existe na forma de CRISP-DM (Cross Industry Standard Process of Data Mining), que tem seis fases:

• Meta de negócios.
• Coleta de dados.
• Processamento de dados.
• Modelagem.
• Avaliação.
• Implantação. 

Aqui, da coleta de dados à modelagem, a mineração de dados está profundamente envolvida. Embora não esteja sendo mencionada como um processo dedicado, a mineração de dados desempenha um papel mais importante do que qualquer outro processo em MLOps e DevOps. 

Conforme mencionado acima, a mineração de dados existe na forma de três etapas significativas em MLOps e DevOps: coleta de dados, processamento de dados e modelagem. Você pode realizar a etapa de processamento de dados com a ajuda de vários métodos e abordagens estatísticas. Escolher a modelagem é fácil, pois há muitos algoritmos de modelagem disponíveis. Você precisa injetar os dados no modelo para obter o resultado. O processo complexo e tedioso provavelmente seria a coleta de dados. 

Se os dados estiverem prontamente disponíveis, deve ser muito fácil executar as outras etapas. Mas esse não será o caso na maioria das vezes. Você precisa coletar dados on-line. É aí que entra o tédio. Bilhões de dados estão disponíveis on-line, e você precisa apenas dos dados relevantes para suas tarefas. Não é possível obter dados um a um. Você precisa de uma ferramenta que possa coletar dados da fonte de destino e salvá-los no formato desejado, para que você possa processar os dados necessários após coletá-los. Essa ferramenta seria o "Web Scraping".

Web Scraping: O que é isso?

A Web scraping é mais do que uma ferramenta; é uma técnica que envolve a coleta de uma grande quantidade de dados (em GigaBytes ou TeraBytes) da(s) fonte(s) de destino. Há duas partes envolvidas na Web scraping: Crawler e Scraper. O Crawler e o Scraper são bots criados por scripts de programação, como o Python. Primeiro, o Crawler examinará o conteúdo da fonte de destino e enviará as informações para o Scraper. Com base nas informações fornecidas pelo Crawler, o Scraper começa a reunir as informações necessárias do original e as envia ao usuário em tempo real. Esse processo também é chamado de "streaming de dados".  

A Web scraping está em uma área cinzenta. Em alguns países, você pode executar o scraping da Web sem nenhuma dificuldade. Em outros, não é possível executar a Web scraping sem medidas de segurança. Mesmo que esteja acessando scraping dados públicos, você precisa ter certeza de que não está prejudicando o proprietário original dos dados de nenhuma forma, e também precisa encontrar uma maneira de ocultar seu endereço IP enquanto estiver acessando scraping.

Qual é a melhor maneira de scrape dados sem prejudicar o proprietário e ocultando seu endereço IP?

A resposta é um servidor proxy . 

Um servidor Proxy : O que é isso?

Um servidor proxy é um servidor intermediário que fica entre você (o cliente) e o servidor de destino (on-line). Em vez de encaminhar sua solicitação e o tráfego da Internet diretamente para o servidor de destino, um servidor proxy pode redirecionar o tráfego e a solicitação por meio de seu servidor e enviá-los ao servidor de destino. Esse "handshake de três vias" ajuda a mascarar seu endereço IP e a torná-lo anônimo on-line. Então, como isso ajuda na Web scraping? 

Na Web scraping, você precisa enviar muitas solicitações ao servidor de destino em um curto espaço de tempo para que possa coletar uma grande quantidade de dados. Mas não é um comportamento humano enviar tantas solicitações ao servidor de destino em um curto espaço de tempo. Isso é considerado um sinalizador vermelho do servidor de destino e bloqueia seu endereço IP. Isso dificulta seu processo de scraping na Web, mas a probabilidade de obter um bloqueio de IP é baixa se você ocultar seu endereço IP o suficiente. É nesse ponto que um servidor proxy se destaca ao máximo.

Qual é o melhor servidor Proxy para a Web Scraping?

ProxyScrape é um dos mais populares e confiáveis provedores on-line de proxy . Os três serviços proxy incluem servidores dedicados de data center proxy , servidores residenciais proxy e servidores premium proxy . Então, qual é o melhor servidor proxy para a web scraping/mineração de dados? Antes de responder a essa pergunta, é melhor ver os recursos de cada servidor proxy .

Um datacenter dedicado proxy é mais adequado para tarefas on-line de alta velocidade, como a transmissão de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) de vários servidores para fins de análise. Esse é um dos principais motivos pelos quais as organizações escolhem o proxies dedicado para transmitir grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo.

Um datacenter dedicado proxy tem vários recursos, como largura de banda ilimitada e conexões simultâneas, HTTP proxies dedicado para facilitar a comunicação e autenticação de IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de atividade, você pode ter certeza de que o data center dedicado sempre funcionará durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, o ProxyScrape oferece excelente atendimento ao cliente e o ajudará a resolver seu problema dentro de 24 a 48 horas úteis. 

O próximo é um proxy residencial. Residencial é o proxy preferido de todos os consumidores em geral. O principal motivo é que o endereço IP de um proxy residencial se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isso significa que obter permissão do servidor de destino para acessar seus dados será mais fácil do que o normal. 

O outro recurso do proxy residencial do ProxyScrapeé um recurso rotativo. Um proxy rotativo ajuda a evitar um banimento permanente da sua conta porque o proxy residencial muda dinamicamente o seu endereço IP, dificultando que o servidor de destino verifique se você está usando um proxy ou não. 

Além disso, os outros recursos de um proxy residencial são: largura de banda ilimitada, juntamente com conexão simultânea, HTTP/s dedicado proxies, proxies em qualquer sessão de tempo devido aos mais de 7 milhões de proxies no pool proxy , autenticação de nome de usuário e senha para maior segurança e, por último, mas não menos importante, a capacidade de alterar o servidor do país. Você pode selecionar o servidor desejado anexando o código do país à autenticação do nome de usuário. 

O último é o proxy premium. O Premium proxies é igual ao datacenter dedicado proxies. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. No proxies premium, a lista proxy (a lista que contém o proxies) é disponibilizada para todos os usuários da rede ProxyScrape. É por isso que o proxies premium custa menos que o datacenter dedicado proxies.

Então, qual é o melhor servidor proxy para mineração de dados? A resposta seria "residencial proxy". O motivo é simples. Como dito acima, o proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que seu endereço IP será alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor enviando muitas solicitações em um curto período de tempo sem receber um bloqueio de IP. Em seguida, o melhor seria alterar o servidor proxy com base no país. Basta acrescentar o ISO_CODE do país no final da autenticação de IP ou da autenticação de nome de usuário e senha. 

Perguntas frequentes:

Perguntas frequentes:

Conclusão:

Os dados são um dos recursos mais valiosos da Terra. Para evoluir nossa geração para o próximo nível, você precisa de dados. Mas somente com os dados não conseguiremos atingir essa meta gigantesca. Seria melhor se você tivesse as melhores práticas e ferramentas para decodificar esses dados e usá-los de forma significativa. 

A mineração de dados é uma excelente etapa para a decodificação de dados. Ela fornece informações sobre como os dados se correlacionam e como podemos usar essa relação para desenvolver nossa tecnologia. A Web scraping ajuda a coletar dados e atua como um catalisador na decodificação de dados. Recomenda-se o uso de um servidor proxy , especificamente um proxy residencial, durante o processo scraping da Web para executar as tarefas de forma eficaz. 

Este artigo espera fornecer informações detalhadas sobre a mineração de dados e como a Web scraping influencia a mineração de dados.