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CONCEITO Acumulo excessivo de dados; Data Warehouse; Imprecisão e Ilegibilidade dos  dados; Valorização da Informação....
CONCEITO   Dados Vasculhados para    achar tendências e padrões;   Busca Demorada e sujeita a    erros;   Necessidade d...
CONCEITO                     Dados         Informação              Conhecimento          DecisõesAcadêmicos: Eduardo Moro ...
DATA WAREHOUSE – DATA MINNING             Repositório de informações;             Integra os dados;             Suporta...
DATA WAREHOUSE – DATA MINNINGSegundo Bill Inmon, existem 4 caracteristicas quedefinem Data warehouse:Orientado ao assunto...
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DATA WAREHOUSE – DATA MINING                  Coleção de dados derivados                  dos dados operacionais;        ...
DATA WAREHOUSE – DATA MINING                 Compostos por dois ou mais                 sistemas integrados;             ...
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FUNCIONAMENTO DO DATA MINING               • Pontos Importantes do data                 Mining:                   Definir...
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DATA MINNING – Análise de Cluster Agrupa informações homogêneas de grupos heterogêneos; Conseguimos perceber as caracter...
DATA MINNING - Regressão Prever tendências futuras; Utiliza dados históricos;                 Acadêmicos: Eduardo Moro e...
DATA MINNING – Redes neurais                Representações internas                de padrões encontrados                ...
DATA MINNING – Redes Neurais Superfícies equacionais complexas; Periodicamente ajustam-se os parâmetros que definem as c...
DATA MINNING – Estatísticas descritivas Usadas para descrever itens; É uma técnica muito útil, mas que se torna mais for...
Obrigado! Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges   19
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Mineração de dados

  1. 1. Data Mining Funcionamento de Data Mining Data WarehouseConceitos 1 Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges
  2. 2. CONCEITO Acumulo excessivo de dados; Data Warehouse; Imprecisão e Ilegibilidade dos dados; Valorização da Informação. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 2
  3. 3. CONCEITO  Dados Vasculhados para achar tendências e padrões;  Busca Demorada e sujeita a erros;  Necessidade de softwares ligados a massa de dados.Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 3
  4. 4. CONCEITO Dados Informação Conhecimento DecisõesAcadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 4
  5. 5. DATA WAREHOUSE – DATA MINNING  Repositório de informações;  Integra os dados;  Suporta decisões; Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 5
  6. 6. DATA WAREHOUSE – DATA MINNINGSegundo Bill Inmon, existem 4 caracteristicas quedefinem Data warehouse:Orientado ao assunto; Integrado; Variação em relação ao tempo; Não-volatilidade; Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 6
  7. 7. DATA WAREHOUSE – DATA MINING  Tendência para mercados futuros;  Técnicas de análise e extração de dados;  Organizar os dados operacionais Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 7
  8. 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. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 8
  9. 9. DATA WAREHOUSE – DATA MINING  Compostos por dois ou mais sistemas integrados;  Armazenagem física de dados de anos anteriores; Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 9
  10. 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. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 10
  11. 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. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 11
  12. 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. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 12
  13. 13. DATA MINING  Auxilia o empresário a descobrir filões de mercado;  Prover infinitas comparações entre dados;  É, basicamente a aplicação de técnicas estatísticas. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 13
  14. 14. DATA MINNING – Análise de Cluster Agrupa informações homogêneas de grupos heterogêneos; Conseguimos perceber as características de cada grupo. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 14
  15. 15. DATA MINNING - Regressão Prever tendências futuras; Utiliza dados históricos; Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 15
  16. 16. DATA MINNING – Redes neurais  Representações internas de padrões encontrados nos dados;  “Neurônios” organizados em camadas que “aprendem” com repetidas modificações. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 16
  17. 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. Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 17
  18. 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; Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 18
  19. 19. Obrigado! Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges 19

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