Dicas

Como escolher um sistema de mineração de dados eficiente?

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Para gerar resultados significativos, a mineração de dados exige um processo constante de coleta, processamento e análise de informações.

Por se tratar de um método de análise profunda e que abrange uma enorme quantidade de dados, o sistema responsável por organizar e estudar as informações colhidas nas redes sociais precisa apresentar algumas características fundamentais, como contar com diferentes formas de classificação, clusterização e preparação de dados.

No entanto, a plataforma também precisa ser simplificada, para que o usuário consiga extrair valor das informações coletadas e destiná-las para ações mais eficientes em seus canais digitais. Se você já está pensando em aplicar a mineração de dados sociais no seu negócio, saiba como escolher o sistema que trará resultados efetivos em relação ao monitoramento nas redes sociais.

Coleta robusta de dados

Quando o assunto é data mining, trata-se de uma quantidade grande de informações. Por isso, o sistema tem que contar com uma capacidade robusta para coletar e analisar dados, principalmente se as informações forem captadas nas redes sociais, fonte praticamente inesgotável de dados não estruturados, como fotos, vídeos, compartilhamentos e todo tipo de postagem.

Além disso, o sistema de mineração deve ainda ser capaz de buscar dados em outros idiomas, já que na internet o que falam sobre seu negócio, produto ou marca corre o mundo todo, e também de diferentes tipos de canais, como blogs, sites ou canais de notícias específicos.

Classificação de informações

Após a coleta dos dados, a análise só é possível com a organização eficiente das informações. Esta organização começa com a classificação dos dados. Existem muitas técnicas utilizadas pelos sistemas de mineração para fazer a classificação, como árvores de decisão, redes neurais e métodos Bayesianos.

Cada uma delas possui especificações técnicas e seus próprios algoritmos para organizar os dados, separando-os em duas ou mais classes diferentes, e todas podem ser aplicadas para basicamente duas finalidades: fazer previsões (para identificar se um seguidor será um divulgador da sua marca nas redes sociais, em função de suas características) e descrições (para fornecer informações interessantes sobre diferentes tipos de seguidores).

O ideal é contar com uma plataforma que possua um sistema de classificação intuitivo e customizável, que se adeque às necessidades do usuário e que seja fácil de utilizar, por meio de poucos comandos. Dessa forma, o sistema pode ser educado para que consiga separar o conteúdo que deve ser descartado do que é realmente relevante.

Com uma interface amigável, basta que você determine temas para diferentes contextos, palavras-chaves, ou quais tipos de postagens são positivas, negativas ou neutras, para que o sistema faça a classificação automaticamente, de acordo com as diretrizes passadas pelo usuário. Esse tipo de análise é fundamental para entender quem são os principais autores do seu monitoramento, quais falam bem, quais falam mal e qual a importância e influência de cada um.

Clusterização

Neste tipo de organização de informação são analisadas semelhanças entre dados de determinados grupos sem a predefinição de critérios, ou seja, não é necessário definir grupos ou atributos para segmentar um conjunto de dados.

Essas semelhanças podem apontar tendências ou padrões que ajudam a traçar um perfil mais acurado do público, e, ao encontrar afinidades e relações entre seus seguidores, você pode criar e entender estes diferentes grupos para ações mais dirigidas e acertadas.

Com a clusterização, é possível categorizar dados e subdividi-los em segmentos inusitados, extraindo informações que não foram rotuladas. Esse tipo de análise agrega valor às análises de dados isolados, como gênero, geolocalização, idioma e popularidade dos seguidores, e ao text mining, que é a análise de textos semelhantes, com o mesmo conteúdo.

Cruzamento de dados

O cruzamento de informações segmentadas e de diferentes classificações revela informações inesperadas sobre seu público e também sobre o mercado. Por isso é importante que o sistema de mineração faça comparações de temas, sentimentos, canais, gêneros, entre outros critérios. É relevante também comparar seus resultados com os dados de seus concorrentes nas redes sociais.

Visualização facilitada

Por se tratar de uma grande quantidade de dados, a visualização das informações, como elas são relacionadas e os resultados das análises precisam estar bem organizados e possuir uma fácil visualização.

Uma plataforma intuitiva facilita o acesso a métricas por meio de gráficos, filtros, segmentos e relatórios para que o usuário entenda melhor o valor extraído de cada dado. Por exemplo, separar postagens por localização, gênero, sentimento, tema, canal, idioma, volume de interações e nível de relevância agiliza o processo de análise.

Apesar do data mining não ser uma simples pesquisa, sua aplicação também não é complicada quando você escolhe a melhor plataforma de mineração. E, o melhor, você tem a certeza de ter em mãos uma plataforma eficiente, que dá resultados. Se você ainda não conhece as funcionalidades da Zahpee, aproveite para testar nossa ferramenta e entender na prática a mineração de dados sociais!

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