O que é discretização e quais seus principais benefícios?

Você sabe o que é discretização? Essa técnica da ciência de dados pode ajudar a reduzir a complexidade de seus dados.

Quando nos deparamos com dados contínuos de difícil análise, a compreensão acerca de padrões e a geração de insights pode ficar comprometida, o que prejudica o uso inteligente dos dados. 

Na ciência de dados, existe uma técnica chamada discretização que ajuda a reduzir essa complexidade. Já ouviu falar nela? 

Abaixo, explicamos como a discretização de dados funciona, quais são seus benefícios e os métodos que podem ser aplicados para discretizar os seus próprios dados. 

Esperamos que goste. Tenha uma boa leitura!

O que é discretização?

A discretização nada mais é que uma técnica que transforma dados e variáveis contínuas em valores ou categorias discretas.

Ela efetua essa transformação a partir da subdivisão dos dados em intervalos ou compartimentos específicos, alocando cada valor ou variável a um intervalo correspondente.

A discretização de dados entra em cena quando uma empresa se depara com dados contínuos de difícil análise. Ao aplicar a discretização nesses elementos, os profissionais da área de dados conseguem simplificá-los, tornando a compreensão sobre eles mais fácil.

Existem vários métodos de discretização que podem ser aplicados. Os principais são:

• Discretização de largura igual;
• Discretização de frequência igual;
• Discretização k-means;
• Discretização da árvore decisória.

Abaixo mostraremos como funciona cada um deles…

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Principais técnicas de discretização de dados

1. Discretização de largura igual

A discretização de largura igual é um método que transforma dados contínuos, dividindo-os em intervalos iguais. Por exemplo, se tivermos um conjunto de dados que varia de 0 a 100, podemos facilmente dividi-lo em 10 intervalos semelhantes, cada um com uma largura de 10.

Essa técnica pode ser aplicada quando desejamos obter uma representação mais simples para interpretar os dados.

2. Discretização de frequência igual

A discretização de frequência igual é outra técnica que divide os dados por intervalos. No entanto, ao invés de fracioná-los em intervalos de largura igual, essa abordagem procura assegurar que cada intervalo tenha aproximadamente o mesmo número de valores. 

Podemos aplicar esse método quando os dados sofrem variações frequentes de ocorrência de valores. 

3. Discretização K-means

K-means clustering ou discretização K-means é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que extrai padrões significativos de conjuntos de dados não rotulados.

Funciona a partir de agrupamentos de dados, associando cada valor ou variável ao grupo a que pertence. A aplicação dessa técnica é interessante quando trabalhamos com dados extremamente complexos.

4. Uso de árvore decisória na discretização

Com esse método, criamos uma ramificação para dividir os dados em intervalos com base nos valores dos recursos. Para isso, treinamos a árvore decisória, usando a variável que queremos discretizar, e substituímos os valores originais da variável pela probabilidade de retorno dada pela própria árvore.

Podemos usar essa abordagem quando queremos automatizar a discretização de dados.

Benefícios da discretização em análises

A discretização desempenha um papel muito importante no tratamento de dados, tornando-os mais simples de serem interpretados e visualizados. 

Mas as razões pelas quais os profissionais devem aplicar a discretização de dados não se limitam a isso. A técnica proporciona uma série de vantagens, que incluem:

1. Diminuir o tempo necessário para executar as tarefas de mineração de dados;
2. Facilitar comparações e análises de dados;
3. Melhorar o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina;
4. Minimizar a quantidade de dados, categorizando os valores e variáveis em grupos de dados;
5. Maior controle de granularidade;
6. Preparar os dados para análises subsequentes, como classificação;
7. Simplificar a manutenção dos dados;
8. Menos sensibilidade a outliers;

Além disso, a discretização proporciona uma interpretação mais simples dos resultados, pois, obtemos uma visão mais clara sobre os dados, que faz realmente sentido à proposta, e sobre os insights presentes neles.

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Implementação da discretização em diferentes campos

A escolha do método de discretização adequado depende muito do tipo de dado, do contexto do problema e dos objetivos da análise. 

É recomendável que as empresas realizem um levantamento minucioso sobre seus dados e comparem os diferentes métodos de discretização para determinar aquele que melhor se adapta às necessidades do seu próprio projeto e negócio.

Empresas dos mais variados campos podem implementar e se beneficiar da discretização. Aquelas que atuam na área de serviços bancários e seguros, por exemplo, podem usá-la para resolver conformidades, problemas de fraude e gerenciamento de risco.

Indústrias de manufatura podem implementar o método para obter análises preditivas e avaliar, em tempo real, a qualidade de serviços, equipamentos e produtos. Nos setores de tecnologia, mídia e telecomunicações, a discretização pode ser usada para encontrar padrões de comportamento e melhorar o atendimento ao cliente.

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