1.2. KDD
Knowledge Discovery in Databases (KDD) é o processo de identificar padrões válidos, úteis e compreensíveis em grandes conjuntos de dados, combinando técnicas de mineração de dados, estatística, aprendizado de máquina e gerenciamento de banco de dados. É um processo iterativo e interativo, amplamente utilizado em áreas como ciência de dados, inteligência de negócios e pesquisa científica. O KDD foi formalizado por Fayyad et al. (1996) e é composto por várias etapas, que podem variar ligeiramente dependendo do contexto, mas geralmente seguem a estrutura abaixo. A seguir, as etapas principais:
Etapas do Processo KDD
flowchart TD
A@{ shape: database, label: "1 - Data Selection"} --> B@{ shape: procs, label: "2 - Data Preprocessing"}
B --> C@{ shape: notch-pent, label: "3 - Data Transformation"}
C --> D@{ shape: subproc, label: "4 - Data Mining"}
D --> E@{ shape: notch-rect, label: "5 - Evaluation and Interpretation"}
E --> F@{ shape: doc, label: "6 - Presentation and Use of Knowledge"}
F --> A
F --> D1. Data Selection
| Descrição | Detalhes |
|---|---|
| Objetivo | Identificar e extrair um subconjunto relevante de dados do repositório (banco de dados, data warehouse, etc.) para análise. |
| Atividades | - Compreender o problema de negócio ou a questão de pesquisa. - Definir os atributos (variáveis) e instâncias (registros) relevantes. - Filtrar dados com base em critérios específicos, como período de tempo, localização ou tipo de cliente. |
| Exemplo | Em um banco de dados de vendas, selecionar apenas transações de clientes de uma região específica em um determinado ano. |
| Ferramentas | Consultas SQL, ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load). |
| Desafios | Garantir que os dados selecionados sejam representativos e suficientes para o problema. |
2. Data Preprocessing
| Descrição | Detalhes |
|---|---|
| Objetivo | Preparar os dados brutos para análise, tratando inconsistências, ruídos e dados ausentes. |
| Atividades | - Limpeza de dados: Corrigir erros (e.g., valores inconsistentes, duplicatas) e tratar valores ausentes (imputação, exclusão ou interpolação). - Integração de dados: Combinar dados de fontes heterogêneas, resolvendo conflitos de formato ou schema. - Redução de dados: Eliminar redundâncias ou reduzir dimensionalidade (e.g., usando PCA ou seleção de atributos). |
| Exemplo | Substituir valores nulos em uma coluna de idade por uma média ou mediana, ou normalizar preços para uma mesma moeda. |
| Ferramentas | Pandas (Python), R, scripts de limpeza personalizados. |
| Desafios | Preservar a integridade dos dados e evitar introdução de viés durante a limpeza. |
3. Data Transformation
| Descrição | Detalhes |
|---|---|
| Objetivo | Converter os dados em um formato adequado para as técnicas de mineração. |
| Atividades | - Normalização (e.g., escalonamento para [0,1]) ou padronização (média 0, desvio padrão 1). - Discretização de variáveis contínuas (e.g., transformar idades em faixas etárias). - Criação de novas variáveis (feature engineering), como calcular a razão entre duas variáveis. - Codificação de variáveis categóricas (e.g., one -hot encoding). |
| Exemplo | Transformar uma coluna de datas em variáveis como "dia da semana" ou "mês". |
| Ferramentas | Scikit-learn, SQL, ferramentas de ETL. |
| Desafios | Escolher transformações que maximizem a performance dos algoritmos de mineração. |
4. Data Mining
| Descrição | Detalhes |
|---|---|
| Objetivo | Aplicar algoritmos para extrair padrões, associações, clusters, anomalias ou previsões dos dados. |
| Atividades | - Escolher a técnica de mineração apropriada com base no objetivo (classificação, regressão, clustering, regras de associação, etc.). - Executar algoritmos, ajustando hiperparâmetros e validando resultados. - Exemplos de técnicas: Classificação: Árvores de decisão, SVM, redes neurais. Clustering: K-means, DBSCAN. Regras de associação: Algoritmo Apriori. Detecção de anomalias: Isolation Forest. |
| Exemplo | Identificar grupos de clientes com comportamento de compra semelhante usando K-means. |
| Ferramentas | Weka, RapidMiner, TensorFlow, PyTorch. |
| Desafios | Seleção do algoritmo certo, overfitting, escalabilidade em grandes datasets. |
5. Pattern Evaluation and Interpretation
| Descrição | Detalhes |
|---|---|
| Objetivo | Avaliar a validade, utilidade e novidade dos padrões descobertos, interpretando-os no contexto do problema. |
| Atividades | - Usar métricas específicas para avaliar os padrões (e.g., acurácia, precisão, recall, F1-score para classificação; silhouette score para clustering). - Validar os resultados com especialistas do domínio ou testes estatísticos. - Filtrar padrões irrelevantes ou redundantes. |
| Exemplo | Verificar se um padrão como "clientes que compram X também compram Y" é estatisticamente significativo e útil para estratégias de marketing. |
| Ferramentas | Visualizações (Matplotlib, Tableau), testes estatísticos. |
| Desafios | Evitar padrões espúrios e garantir que os resultados sejam acionáveis. |
6. Knowledge Presentation and Use
| Descrição | Detalhes |
|---|---|
| Objetivo | Comunicar os resultados de forma clara e utilizá-los para tomar decisões ou resolver problemas. |
| Atividades | - Criar relatórios, dashboards ou visualizações interativas. - Implementar os padrões em sistemas operacionais (e.g., recomendações em e-commerce). - Documentar o processo para replicabilidade. |
| Exemplo | Um dashboard mostrando clusters de clientes para direcionar campanhas de marketing personalizadas. |
| Ferramentas | Power BI, Tableau, relatórios em LaTeX ou Markdown. |
| Desafios | Traduzir resultados técnicos para stakeholders não técnicos. |
Características do Processo KDD
- Iterativo: As etapas podem ser revisadas várias vezes (e.g., voltar ao pré-processamento após avaliar padrões insatisfatórios).
- Interativo: Envolve colaboração entre analistas, especialistas do domínio e sistemas automatizados.
- Multidisciplinar: Integra conhecimentos de estatística, ciência da computação, aprendizado de máquina e domínio do problema.
- Focado no usuário: O sucesso depende de alinhar os padrões descobertos com os objetivos do negócio ou pesquisa.
Considerações Adicionais
- Desafios Comuns:
- Lidar com big data (volume, velocidade, variedade).
- Garantir privacidade e ética no uso de dados (e.g., conformidade com LGPD ou GDPR).
- Escolher algoritmos que escalem bem e sejam robustos a ruídos.
- Diferença entre KDD e Mineração de Dados: A mineração de dados é uma etapa específica do KDD, enquanto o KDD abrange o processo completo, desde a seleção até a aplicação do conhecimento.
- Aplicações: Previsão de churn, detecção de fraudes, recomendação de produtos, análise genômica, entre outros.
Resumo
O KDD é um processo sistemático para transformar dados brutos em conhecimento acionável. Suas etapas (seleção, pré-processamento, transformação, mineração, avaliação e apresentação) são interdependentes e requerem uma combinação de técnicas computacionais e conhecimento do domínio.