Técnicas de data mining

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Apresentação dos alunos - Jaqueline e Felix

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Técnicas de data mining

  1. 1. 1.0 Mineração de Dados 8.0 Análise de 2.0 Prospecção Resultados do Conhecimento7.0 Inteligência 3.0 Técnicas de Competitiva Data Mining 6.0 Aplicações de 4.0 Data Mining Data Mining 5.0 SGBD e Data Mining 1 Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 17/5/2012 13:24
  2. 2. 3.0 Técnicas de Data MiningO que é Data mining: - Data mining (mineração de dados), é o processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, convencionais ou não. - Utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre dados. - Seu objetivo é encontrar, automaticamente, padrões, anomalias e regras com o propósito de transformar dados, aparentemente ocultos, em informações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados. 2 Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 17/5/2012 13:24
  3. 3. - Requer pré/pós-processamentos dos dados, necessários para assegurar o melhor aproveitamento da aplicação e a consistência dos resultados. Atividades de pré-processamento incluem a seleção apropriada de subconjuntos de dados, por razões de desempenho, assim como complexas transformações de dados que servem de ponte para o chamado “gap representacional”, separação entre os dados e seu significado real.Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 3 17/5/2012 13:24
  4. 4. Atividades de Pós-processamento envolve a sub seleção de resultados volumosos e a aplicação de técnicas de visualização para auxiliar o entendimento. tais como: o Alta suscetibilidade a dados “sujos”: as ferramentas de Data Mining não possuem “parâmetros”, ou seja, recebe todos os dados. Sendo assim, torna-se necessário tomar precauções para assegurar que os dados analisados são “limpos”Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 4 17/5/2012 13:24
  5. 5. o Inabilidade para “explicar” resultados em termos humanos: o volume e formato da informação encontrada podem ser inúteis sem um processamento adicional. o “Gap” representacional: a maior parte das fontes de dados das aplicações de Data Mining atuais está armazenada em grandes sistemas relacionais, e seus dados estão em geral normalizados, com os atributos espalhados em múltiplas tabelas.Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 5 17/5/2012 13:24
  6. 6. Cada classe de aplicação em Data Mining tem como base um conjunto de algoritmos que serão usados na extração de relações relevantes dentro de uma massa de dados. A proposta da clusterização é basicamente endereçada a problemas de segmentação. Essa segmentação é realizada automaticamente por algoritmos que identificam características em comum e particionam o espaço n-dimensional definido pelos atributos.Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 6 17/5/2012 13:24
  7. 7. Classificação é uma técnica que consiste na aplicação de um conjunto de exemplos pré- classificados para desenvolver um modelo capaz de classificar uma população maior de registros. Detecção de fraudes e aplicações de risco são exemplos de casos em que estes tipos de análise são bastante apropriados. Algoritmos de classificação incluem árvores de decisão ou redes neurais, e começam com um treinamento a partir de transações-exemplo.Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 7 17/5/2012 13:24
  8. 8. Associações As associações visam determinar relacionamentos entre conjuntos de itens. As sequências visam determinar padrões de ordenação entre dados, tais como ordenação temporais, ou ordenação de classificação. A classificação de séries de tempo visa definir grupos com séries de tempo similares, ou seja, mesmo padrão de comportamento numa dada fatia de tempoProfessor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 8 17/5/2012 13:24

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