Apresentação data mining

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Apresentação data mining

  1. 1. Data MiningHênio CarlosIessa MotaMariana Caroline CostaMarcela Mayara BarbosaNilton Rodrigues Pereira
  2. 2. Data Mining• “Mineração de dados é a exploração e análise de dados, por meios automáticos ou semiautomáticos, em grandes quantidades de dados, com o objetivo de descobrir regras ou padrões interessantes.” Michael J. A. Berry; Gordon Linoff, “Data Mining Techiques for Marketing, Sales, and customerSupport”; John Wiley & Sons, Inc., 1997.
  3. 3. Data Mining Bancos de Dados Limpeza (consistência, preenchimento de informações, remoção de ruído e redundâncias) (Data Marts e Data Warehouses) Um analista refina e conduz o processo até que valiosos padrões apareçam.
  4. 4. Data Mining
  5. 5. Funcionalidade em Data Mining Funcionalidade em Data Mining Analise de Descritiva Análise de Prognóstico
  6. 6. Funcionalidade em Data Mining
  7. 7. Técnicas de exploração de dadosTécnicas de exploração de dados• Técnicas de estatísticas• Árvores de decisão
  8. 8. Técnicas de exploração de dadosÁrvores de decisão
  9. 9. Técnicas de exploração de dadosRegras de associação
  10. 10. Técnicas de exploração de dadosRedes neurais artificiais
  11. 11. Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos“Quanto melhor um indivíduo se adaptar ao seu meio ambiente, maior será sua chance de sobreviver e gerar descendentes.” (DARWIN, 1859)
  12. 12. Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos – O que são? Os Algoritmos Genéticos são uma classe de procedimentos, com passos distintos bem definidos. Essa classe se fundamenta em analogias a conceitos biológicos já testadas à exaustão. Cada passo distinto pode ter diversas versões diferentes.
  13. 13. Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos – Para que servem? Busca e Otimização Amplamente utilizados, com sucesso, em problemas de difícil manipulação pelas técnicas tradicionais Eficiência X Flexibilidade
  14. 14. Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos –Funcionamento Fundamental1. Gerar População Inicial2. Descartar uma parte dos Indivíduos menos aptos3. Aplicar operadores de reprodução4. Aplicar operadores de mutação5. Se o critério de parada foi satisfeito, encerrar. Senão, voltar ao passo 2.
  15. 15. Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos - Desvantagens Desvantagens:  Larga super produção de indivíduos;  Envolve enorme quantidade de energia e tempo;  Todo o processo parece ter pouco propósito, pois que o melhoramento das espécies depende do fator sorte
  16. 16. Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos - Vantagens Vantagens: Solidez e paralelismo inerente (o processo não fica preso em um local nem fica retido em soluções genéricas)
  17. 17. Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos – Aplicação Alocação de tarefas Configuração de sistemas complexos Seleção de Rotas Problemas de Otimização e de Aprendizagem de Máquina Problemas cuja solução seja um estado final e não um caminho
  18. 18. Data Mining Conclusão Data mininig é um processo que permite compreender o comportamento dos dados Pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios Para que a mineração de dados seja bem sucedida é preciso, uma busca apropriada, analise e preparação dos dados encontrados
  19. 19. Exemplos Empresas de software para Data mining:  SAS http://www.sas.com  Information Havesting http://www.convex.com  Red Brick http://www.redbrick.com  Oracle http://www.oracle.com  Sybase http://www.sybase.com  Informix http://www.informix.com  IBM http://www.ibm.com
  20. 20. Data MiningFerramentas para Data Mining Os softwares para data mining custam muito caro (uma licença single-user pode custar mais de 40.000 dólares).Leia mais em: Data Mining – Novos Recursos nos Sistemas de Banco de Dadoshttp://www.devmedia.com.br/data-mining-novos-recursos-nos-sistemas-de-banco-de-dados/5892#ixzz2Baq5JZfy
  21. 21. Referências Referências Michael J. A. Berry; Gordon Linoff, “Data Mining Techiques for Marketing, Sales, and customer Support”; John Wiley & Sons, Inc., 1997 http://www-pcc.qub.ac.uk/tec/courses/datamining http://www.santafe.edu/~kurt http://www.devmedia.com.br/data-mining-novos-recursos-nos-sistemas- de-banco-de-dados/5892#ixzz2Baq5JZfy http://www.infoescola.com/informatica/data-mining/ http://amigonerd.net/trabalho/19327-data-mining http://www.mackenzie.br/7589.html
  22. 22. FIMALGUMA PERGUNTA??? NÃO NÉ...

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