A MINERAÇÃO DE DADOS NO LINKEDIN.

A MINERAÇÃO DE DADOS NO LINKEDIN.

CONCEIÇÃO RODRIGUES2

RODRIGO FEITOSA.3

RESUMO

No artigo que se segue, mostra como é feito a extração de conhecimento através de grandes armazéns de dados, as técnicas que são utilizadas através da mineração de dados, e como essas técnicas foram aplicadas em um estudo de caso de uso em uma.

Palavras-chave:Extração,Mineração de Dados.

1  Introdução

Atualmente as organizações vivem e sobrevivem com imensas quantidades de informações, no entanto, essas informações não teriam muito sentido se não tivessem organizadas. Para isso, foram criados métodos para a extração de conhecimento, para poder usar essas informações da melhor forma possível.

Mas a frente será apresentada algumas técnicas de extração de conhecimento através da Mineração de Dados, e posteriormente, como ela será aplicada na pesquisa de dados no Linkedin. Tendo como grande vantagem de utilização a garantia de uma organização dos dados, transformando-os em informações úteis.

2 O  que é Mineração de Dados

Com a quantidade de dados existentes nas empresas um método ou ferramenta era preciso para utilizar somente os dados necessários, para isso foi inventado a mineração de dados, que nada mais é que fazer uma filtragem em meio de muitos dados, através de analises matemáticas, trançando padrões e tendências.

A mineração de dados objetiva a melhor organização de dados aleatórios ou sem sentido para que possam ser feitas avaliações que visam melhorar as tomadas de decisões nos negócios.

Segundo (BRAGA, 2005), com o conhecimento adquirido sobre o cliente é preciso ser capaz de interpretar seus objetivos, expectativas e desejos, isso é chamado de data mining ou mineração de dados e nesse caso específica centrada no cliente (customer centric data mining)”.

A mineração de dados descobre um padrão de dados de maneira automática, e descobre ainda conhecimentos de características dos clientes. Por exemplo, se um supermercado com um sistema de mineração de dados implantada percebe que toda sexta-feira existe um aumento de vendas de cervejas e de fraudas isso não indica que bebês estão bebendo cerveja, e sim que seus pais ao comprarem as fraudas para seus filhos aproveitam para reestabelecer o estoque de cerveja de suas casas.

Data Mining consiste no uso de técnicas automáticas de exploração de grandes  quantidades de dados de forma a descobrir novos padrões e relações que, devido ao volume  de dados, não seriam facilmente descobertos a olho nu, isto é, prever ou classificar e, por fim, propor estratégias de negócios, voltadas para aumentar a competitividade, elevar os lucros e transformar os processos corporativos. Esse procedimento é utilizado para auxiliar nas  tomadas de decisões que englobam mudanças  estratégicas nas operações para obterem  vantagens competitivas no mercado (OLIVEIRA, 1997).

 Com base nas informações que a mineração de dados traz a equipe de marketing de determinada empresa trabalha não somente para trazer novos clientes, mas principalmente para manter os clientes que a empresa já possui.

Além disso, uma das grandes vantagens de utiliza-la é a garantia de uma organização dos dados, transformando-os em informações uteis.

3 Descoberta de conhecimento

A descoberta do conhecimento é um dos pontos mais importantes da mineração de dados, pois a partir dela será feito consultas nos banco de dados afim descobrir novas informações e acrescentar informações. Para isso é necessário um planejamento prévio que irá definir a situação inicial, os objetivos, o planejamento de atividades, executar o plano de ações, assim como avaliar os resultados.

“A mineração de dados compreende um conjuntos de técnicas para “descrição” de “predição” a partir de grandes massas de dados. Por esse motivo ela está geralmente associada a banco de dados especiais denominados como data wharehouse. Esses bancos de dados viabilizam  a integração rápida de dados oriundos de diferentes fontes”.(BRAGA,2005)

A mineração de dados sempre será feita a partir de grandes quantidades de dados, ou mais conhecidos como armazém de dados, ou para (MACHADO 2004),

“Um Data Warehouse disponibiliza informações para apoio a tomada de decisões. A sua construção inclui a transferência e transformação de dados existentes nos sistemas da empresa, e/ou em fontes externas, de forma a possibilitar uma integração desses dados, permitindo sua visualização em diferentes níveis (Data Marts e Cubos). Permitindo que o projeto consolide características importantes como: Orientação por assunto, informações agrupadas conforme o interesse da empresa; Variação no tempo, conjunto estático de registros capturados em um momento predeterminado; Não volátil, somente são executadas as operações de inclusão e consulta dos dados; Integração, através dos processos de filtragem e agregação, os diferentes padrões de codificação de dados são unificados.”

Com o local escolhido para a pesquisa de dados e a técnica escolhida, no caso a mineração de dados, resta detalhar como a mesma funciona.

4 Fases da Mineração de Dados

Como a mineração de dados fará uso de grande quantidade de dados, ela sempre fará uso de uma ferramenta, seja ela estatística ou da inteligência artificial. Logo, o  processo de  mineração de dados será composta por cinco fases, isso segundo MATOS (2011), :

•        Seleção;

•        Pré-processamento;

•        Transformação;

•        Data Mining;

•        Interpretação e avaliação.

Essas fases são importantes para a construção de informações com a menor possibilidade de erros e duplicidade de dados, diminuindo espaço em armazenamento e aumentando o tempo de resposta, ao se utilizar algoritmos para busca de padrões.

5 Áreas em que a Mineração de Dados é utilizada

A mineração de dados é utilizada em varias áreas, onde a quantidade de dados é grande e cujo tempo de resposta tem que ser rápida para a tomada de decisão, como será demostrado abaixo, segundo o site:       (https://sites.google.com/site/mineracaodedados1b/aplicacoes-de-data-mining).