A mineração de dados é um processo de análise de dados que empresas e proprietários de negócios usam para examinar dados brutos, incluindo números de vendas, preços e clientes, para desenvolver melhores estratégias de marketing, melhorar o desempenho ou diminuir os custos de funcionamento do negócio. A mineração de dados também serve para descobrir novos padrões de comportamento entre os consumidores.
Depois que uma empresa analisa os dados relevantes por meio de utilitários de gerenciamento de banco de dados, como o SQL Server da Microsoft ou o Data Mining Suite da Oracle, ela aplica as informações resultantes como uma forma de prever fatores futuros relacionados ao negócio. Por exemplo, mercearias e supermercados usam técnicas de mineração de dados para analisar informações sobre quais consumidores compram quais produtos, quanto gastam com esses produtos e quando é mais provável que gastem. Em seguida, eles usam as informações derivadas do processo para determinar quando oferecer descontos e como direcionar produtos a determinados consumidores com base em seus hábitos de compra. Os treinadores de alguns times de basquete, como o Toronto Raptors, usam a mineração de dados para desenvolver uma abordagem específica ao enfrentar times diferentes.
A partir de 2015, os dois algoritmos mais comuns que as empresas usam para analisar dados incluem regressão e classificação. O primeiro desenvolve uma fórmula matemática com base nos dados existentes, permitindo que as empresas apliquem essa fórmula a um novo conjunto de dados para prever efetivamente o comportamento futuro, mas só é útil para dados contínuos, incluindo peso, tempo ou velocidade. O último é mais adequado para dados categóricos, incluindo cores, nomes ou gênero.
