1. Data Mining
Funcionamento
de Data Mining
Data Warehouse
Conceitos
1
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2. CONCEITO
 Acumulo excessivo de dados;
 Data Warehouse;
 Imprecisão e Ilegibilidade dos
dados;
 Valorização da Informação.
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3. CONCEITO
 Dados Vasculhados para
achar tendências e padrões;
 Busca Demorada e sujeita a
erros;
 Necessidade de softwares
ligados a massa de dados.
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4. CONCEITO
Dados
Informação
Conhecimento
Decisões
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5. DATA WAREHOUSE – DATA MINNING
 Repositório de informações;
 Integra os dados;
 Suporta decisões;
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6. DATA WAREHOUSE – DATA MINNING
Segundo Bill Inmon, existem 4 caracteristicas que
definem Data warehouse:
Orientado ao assunto;
 Integrado;
 Variação em relação ao tempo;
 Não-volatilidade;
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7. DATA WAREHOUSE – DATA MINING
 Tendência para mercados
futuros;
 Técnicas de análise e
extração de dados;
 Organizar os dados
operacionais
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8. DATA WAREHOUSE – DATA MINING
 Coleção de dados derivados
dos dados operacionais;
 Armazenagem de dados
analíticos, informacionais e
gerenciais;
 Apresenta duas maneiras
de armazenamento,
detalhados ou resumidos.
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9. DATA WAREHOUSE – DATA MINING
 Compostos por dois ou mais
sistemas integrados;
 Armazenagem física de
dados de anos anteriores;
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10. FUNCIONAMENTO DO DATA MINING
 Carregam e fazem a
limpeza dos dados para
depois enviarem para os
Data WareHouse;
 No Data Warehouse, não
podemos modificar os
dados.
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11. FUNCIONAMENTO DO DATA MINING
• Pontos Importantes do data
Mining:
 Definir a armazenagem de
forma correta;
 Ter pessoas da equipe de
modelagem, na equipe de
data mining;
 Informações com
credibilidade.
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12. FUNCIONAMENTO DO DATA MINING
 Conceitos com coerência
entre os vários sistemas;
Conflitos de dados na parte
operacional e analítica;
Apresentação de conceitos
com clareza.
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13. DATA MINING
 Auxilia o empresário a
descobrir filões de mercado;
 Prover infinitas
comparações entre dados;
 É, basicamente a aplicação
de técnicas estatísticas.
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14. DATA MINNING – Análise de Cluster
 Agrupa informações homogêneas de grupos
heterogêneos;
 Conseguimos perceber as características de
cada grupo.
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15. DATA MINNING - Regressão
 Prever tendências futuras;
 Utiliza dados históricos;
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16. DATA MINNING – Redes neurais
 Representações internas
de padrões encontrados
nos dados;
 “Neurônios” organizados
em camadas que
“aprendem” com repetidas
modificações.
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17. DATA MINNING – Redes Neurais
 Superfícies equacionais complexas;
 Periodicamente ajustam-se os parâmetros que
definem as camadas;
 Após vários ajustes uma superfície se aproxima
dos pontos dos grupos de dados.
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18. DATA MINNING – Estatísticas descritivas
 Usadas para descrever itens;
 É uma técnica muito útil, mas que se torna mais
forte casada com outras do pacote de Data
Mining;
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19. Obrigado!
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