Data mining, ou mineração de dados, refere-se ao conjunto de técnicas que visam extrair automaticamente informações relevantes, tendências ou padrões a partir de grandes volumes de dados. Utiliza métodos de estatística, aprendizagem de máquina, ciência da computação e gestão de bases de dados. Diferencia-se da análise descritiva tradicional por buscar relações ocultas ou inesperadas nos dados, produzindo modelos preditivos ou explicativos. Sua implementação normalmente envolve pré-processamento, seleção de variáveis, aplicação de algoritmos e interpretação dos resultados. O data mining distingue-se do machine learning pelo foco na exploração e descoberta, não apenas na previsão.
Casos de uso e exemplos
É amplamente utilizado em marketing para segmentação de clientes, previsão de comportamento de compra e recomendações personalizadas. No setor financeiro, viabiliza a detecção de fraudes e avaliação de risco de crédito. Na saúde, auxilia na identificação de fatores de risco e otimização de trajetórias de cuidado. Também é empregado em análise de texto, redes sociais, detecção de anomalias em cibersegurança e análise de séries temporais na indústria.
Principais ferramentas, bibliotecas, frameworks
Dentre as principais ferramentas estão RapidMiner, KNIME e WEKA. Python (com scikit-learn, pandas) e R (caret, arules) são linguagens e bibliotecas populares. Soluções empresariais como SAS Enterprise Miner e IBM SPSS Modeler, além de plataformas cloud como Azure Machine Learning e Google Cloud AutoML, também são amplamente utilizadas.
Desenvolvimentos recentes, tendências e evoluções
A mineração de dados evolui com o avanço do big data e cloud computing, permitindo a análise de volumes crescentes e diversificados de dados. Técnicas de deep learning vêm sendo integradas, possibilitando a extração de padrões complexos. A automação do data mining (AutoML) tem democratizado o acesso à tecnologia. Questões éticas e regulatórias, especialmente a privacidade dos dados, impactam cada vez mais as práticas do setor.