Mineração de Dados com SQL Server – Datamining
Apresentação
Rodrigo Dornel é fundador e principal consultor da RDornel Data Platform Experts e
professor universitário na Universidade de Joinville. Possui mais de 15 anos de
experiência na área de TI, sendo os últimos 10 trabalhando com SQL Server. Possui
certificações MCSA, MCT, MCTS e MCITP. Também é atuante na comunidade como
MTAC e Chapter Leader do PASS em Santa Catarina.
Email: rodrigo@rdornel.com
Skype: rdornel@Hotmail.com
Linkedin profile: http://br.linkedin.com/pub/rodrigo-ramos-dornel/4/421/154
Blog: http://rdornel.wordpress.com
Twitter: @rdornel
Agenda
 Introdução
 Tarefas de Mineração de Dados
 Principais Algoritmos
 Análise dos Resultados
 Mineração com Analysis Services
 Mineração de Dados com Excel
Mineração de Dados com SQL Server - Introdução
Com os novos termos sendo introduzidos no mundo dos dados, Data Science, Analytics, Machine Learning,
muito gente se esqueceu que faz muito tempo que o SQL Server já tem seu kit de ferramentas para
descoberta do conhecimento.
Ferramentas muito poderosas e que passam despercebidas dentro do Analysis Services. Nessa apresentação
vamos analisar as principais ferramentas, algoritmos e técnicas que permitem você minerar dados de forma
robusta com o Analysis Services ou de forma mais simples com o plugin de mineração para o Excel.
Mineração de Dados com SQL Server – Introdução
 O que é Mineração de Dados?
 Quais passo eu preciso seguir?
 Que dados eu preciso?
 Quais ferramentas eu posso usar?
Mineração de Dados com SQL Server – Introdução
 Mineração de Dados
 Machine Learning
 Business Analytics
 Business Intelligence
 Big Data
 Cientista de Dados
Mineração de Dados com SQL Server – Introdução
 KDD – Knowledge Discovery in Database
 Imagen: http://i.imgur.com/713YCN9.png
Mineração de Dados com SQL Server – Tarefas
 Previsão
 Tendências com base em histórico
 Descrição
 Engenharia Reversa
Mineração de Dados com SQL Server – Tarefas
 Aprendizado
 Supervisionado
 Não supervisionado
Mineração de Dados com SQL Server – Algoritmos
 KNN
 K-means
 C4.5
 Apriori
Mineração de Dados com SQL Server – Exemplo
 KNN
 Simular no Excel
Mineração de Dados com SQL Server – Análise dos Resultados
 Acurácia
 Verdadeiro X Previsto
 Suporte
 Frequência que isso ocorre na base conhecida
 Confidencia
 Frequência que ele acerta nos novos casos
Mineração de Dados com SQL Server – Demonstração
 Analysis Services
 Arvore de Decisão
 Agrupamento
Mineração de Dados com SQL Server – Conclusão
 A mineração de dados é focada em gerar modelos e tendências
 Os resultados precisarão ser avaliados por um especialista da área
 Podemos usar tarefas e sub tarefas
 Dividir para conquistar
Referências
 MSDN: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms167167.aspx
 Site: http://www.sqlserverdatamining.com/ssdm
 Blog: http://mcitpsc.com.br/?p=12

Biweek Mineração de Dados com SQL Server

  • 1.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Datamining
  • 2.
    Apresentação Rodrigo Dornel éfundador e principal consultor da RDornel Data Platform Experts e professor universitário na Universidade de Joinville. Possui mais de 15 anos de experiência na área de TI, sendo os últimos 10 trabalhando com SQL Server. Possui certificações MCSA, MCT, MCTS e MCITP. Também é atuante na comunidade como MTAC e Chapter Leader do PASS em Santa Catarina. Email: rodrigo@rdornel.com Skype: rdornel@Hotmail.com Linkedin profile: http://br.linkedin.com/pub/rodrigo-ramos-dornel/4/421/154 Blog: http://rdornel.wordpress.com Twitter: @rdornel
  • 3.
    Agenda  Introdução  Tarefasde Mineração de Dados  Principais Algoritmos  Análise dos Resultados  Mineração com Analysis Services  Mineração de Dados com Excel
  • 4.
    Mineração de Dadoscom SQL Server - Introdução Com os novos termos sendo introduzidos no mundo dos dados, Data Science, Analytics, Machine Learning, muito gente se esqueceu que faz muito tempo que o SQL Server já tem seu kit de ferramentas para descoberta do conhecimento. Ferramentas muito poderosas e que passam despercebidas dentro do Analysis Services. Nessa apresentação vamos analisar as principais ferramentas, algoritmos e técnicas que permitem você minerar dados de forma robusta com o Analysis Services ou de forma mais simples com o plugin de mineração para o Excel.
  • 5.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Introdução  O que é Mineração de Dados?  Quais passo eu preciso seguir?  Que dados eu preciso?  Quais ferramentas eu posso usar?
  • 6.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Introdução  Mineração de Dados  Machine Learning  Business Analytics  Business Intelligence  Big Data  Cientista de Dados
  • 7.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Introdução  KDD – Knowledge Discovery in Database  Imagen: http://i.imgur.com/713YCN9.png
  • 8.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Tarefas  Previsão  Tendências com base em histórico  Descrição  Engenharia Reversa
  • 9.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Tarefas  Aprendizado  Supervisionado  Não supervisionado
  • 10.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Algoritmos  KNN  K-means  C4.5  Apriori
  • 11.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Exemplo  KNN  Simular no Excel
  • 12.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Análise dos Resultados  Acurácia  Verdadeiro X Previsto  Suporte  Frequência que isso ocorre na base conhecida  Confidencia  Frequência que ele acerta nos novos casos
  • 13.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Demonstração  Analysis Services  Arvore de Decisão  Agrupamento
  • 14.
    Mineração de Dadoscom SQL Server – Conclusão  A mineração de dados é focada em gerar modelos e tendências  Os resultados precisarão ser avaliados por um especialista da área  Podemos usar tarefas e sub tarefas  Dividir para conquistar
  • 15.
    Referências  MSDN: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms167167.aspx Site: http://www.sqlserverdatamining.com/ssdm  Blog: http://mcitpsc.com.br/?p=12