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Análise de mineração de dados na ALDA Tech

Análise de mineração de dadosenvolve a aplicação de algoritmos estatísticos e técnicas de construção de modelos para descobrir padrões nos dados.que são concebidos para ajudar as empresas a tomar decisões informadas, extraindo informações valiosas dos seus dados.

Aspectos principais:

Recolha de dados: Recolhe dados de várias fontes, incluindo dados da web e fontes externas e internas.

Higiene dos dados: Antes que os dados possam ser efetivamente extraídos, eles devem ser limpos e padronizados.

Os serviços incluem:

• Normalização da estrutura: Garantir que os dados são formatados de forma coerente.
• Limpeza de dados: Eliminação de erros e inconsistências para melhorar a qualidade dos dados.
• Normalização do nome e endereço: Formatação correta de nomes e endereços para garantir a exatidão.

Consolidação de dados: utiliza algoritmos de correspondência para consolidar dados, o que é essencial para a análise de mineração de dados.

Isto inclui:

• Coincidência exata e confusa: Técnicas de correspondência e agrupamento precisos de registos semelhantes, mesmo que existam pequenas discrepâncias.
• Identificar a resolução: Resolver quaisquer problemas com a identidade dos dados para garantir que cada registo seja único e preciso.
• Aumentar os dados geoespaciais: Reforçar os dados com informações geográficas, que podem ser particularmente úteis na mineração de dados para análise espacial.

Conformidade dos dados: Assegura que o tratamento dos dados esteja em conformidade com os padrões legais e regulamentares.

Análise de dados: Com os dados recolhidos, limpos e consolidados, pode então realizar várias análises de mineração de dados.

Estes incluem:

• Modelagem Preditiva: Construção de modelos para prever resultados futuros com base em dados históricos.
• Análise de tendênciasIdentificação de padrões e tendências ao longo do tempo.
• Segmentação: Dividir dados em segmentos para entender melhor diferentes grupos ou comportamentos.
• Aprendizagem de Regras de Associação: Descobrir relações interessantes entre variáveis nos dados.

Insights e Relatórios: O último passo na análise da mineração de dados consiste em traduzir as conclusões em informações e relatórios acionáveis.

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