[ARTIGO] Mineração Visual de Dados - Visão Além do Alcance

Por: Grimaldo Oliveira

A área de Data Mining ou Mineração de dados é bastante conhecida pelo seu portfólio de técnicas e tarefas que facilitam a descoberta de padrões escondidos em bases de dados, independente do processo aplicado. A Mineração de Dados revela algo que não é percebida facilmente a “olho nú” como numa busca de dados através de um “select” em um banco de dados, informações óbvias e rotineiras são geralmente descartadas com o uso da Mineração de Dados.

Entretanto, o ser humano é bastante carente em perceber determinados padrões. É muito mais fácil perceber uma tendência em um gráfico, do que em uma listagem em formato de tabela, veja no exemplo abaixo:

 

Fonte: Fictícia

Verificasse pelo gráfico que o Rio de Janeiro é o Estado com mais médicos oftalmologistas dentre as regiões pesquisadas e que o Ceará possui menos médicos que qualquer outra região. Você poderia estar dizendo “mas, pela quantidade de Estados na tabela, também percebi isso...”. Lembre-se que aqui é um exemplo, caso a tabela estivesse representando municípios do Brasil ao invés de Estados e fosse composta por 10.000 linhas, sua análise seria muito mais complicada no dito  “olho nú” do que no gráfico.

Este Preâmbulo é para que você perceba o quanto “minerar” dados em gráficos é mais rico e rápido do que analisar uma gama de dados em tabelas e linhas.

Percebendo este caminho, a Mineração de Dados evolui e imbrica os métodos em um conceito conhecido como MVD (Mineração Visual de Dados) que nasce da necessidade de transformar informações, das mais variadas formas em representações gráficas, com a finalidade de tornar essas informações mais inteligíveis para o cérebro humano.

Nesta área destaque-se um organismo conhecido como D3.js (Data Driven Documents), biblioteca JavaScript para produzir gráficos dinâmicos e visualizações de dados interativas em navegadores web. Ele faz uso de HTML5, CSS e padrões.

Em contraste com muitas outras bibliotecas. D3.js permite grande controle sobre o resultado visual final, onde os dados são encaminhados via JavaScript para qualquer portal web.  

Exemplos de relações retiradas pelo D3.js:       

Link D3.JS: http://d3js.org/

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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br