1) O documento discute a introdução ao data mining, definindo-o como o processo de descobrir informações relevantes em grandes quantidades de dados armazenados, como padrões, associações e estruturas.
2) Também apresenta as principais etapas do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, incluindo a preparação, mineração e análise de dados.
3) Explica que data mining é uma ferramenta importante para a extração de conhecimento em bases de dados, conhecido como KDD, e discute
O documento discute mineração de dados, que é o processo de extrair padrões úteis de grandes quantidades de dados armazenados em bancos de dados. A mineração de dados envolve pré-processamento, a aplicação de algoritmos e técnicas para extrair modelos de dados, e pós-processamento para interpretar os resultados. Alguns tipos comuns de mineração de dados incluem classificação, clusterização, detecção de associações e anomalias.
1) O documento discute Knowledge Discovery Database (KDD) e Data Mining (DM), explicando que KDD é o processo geral de extração de conhecimento de dados enquanto DM se refere especificamente à etapa de descoberta de padrões.
2) O processo de KDD inclui seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. As tarefas comuns de KDD incluem regras de associação, classificação e agrupamento.
3) Exemplos demonstram como técnicas de DM podem ser us
O documento discute o processo de data mining, incluindo suas definições, funções, técnicas e aplicações. Resume que data mining extrai padrões de dados para gerar conhecimento útil para tomada de decisão, utilizando técnicas como árvores de decisão, redes neurais e regras indutivas. Apresenta também exemplos de como empresas aplicaram com sucesso data mining.
O documento discute data mining, definindo-o como o processo de extrair informações valiosas e desconhecidas de grandes bases de dados. Ele descreve as etapas do processo de data mining, incluindo pré-processamento, extração de padrões e pós-processamento. Também fornece exemplos de áreas de aplicação como marketing, finanças e saúde.
1. Com o aumento de volumes de dados, ferramentas como data mining são necessárias para analisar dados de forma otimizada e extrair conhecimento e padrões. 2. Técnicas como descoberta de padrões sequenciais, redes neurais e algoritmos genéticos podem ser usadas para data mining. 3. Data mining tem aplicações em diversas áreas como marketing, finanças e saúde para apoiar tomadas de decisão.
Data mining: Auxiliando as empresas na tomada de decisãoAntonioEE256
Monografia sobre os benefícios obtidos pelas empresas que se fazem uso das técnicas de data mining. O trabalho também contempla uma visão geral do sobre B.I
Academic work on data mining and its benefits to business
O documento discute data mining, definindo-o como a exploração e análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões ou regras interessantes. Ele descreve técnicas como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos e discute como o data mining pode ser aplicado em diversas áreas de negócios.
Aspectos teóricos do data mining e aplicação das redes neuraisNatalia Fernandes
1) O documento discute a aplicação de técnicas de data mining e redes neurais artificiais para previsões de preços agropecuários.
2) É apresentada uma revisão teórica sobre data mining e redes neurais, incluindo suas principais técnicas e aplicações.
3) Dois artigos científicos que usaram essas ferramentas para prever preços da soja e da arroba bovina são analisados.
O documento discute mineração de dados, que é o processo de extrair padrões úteis de grandes quantidades de dados armazenados em bancos de dados. A mineração de dados envolve pré-processamento, a aplicação de algoritmos e técnicas para extrair modelos de dados, e pós-processamento para interpretar os resultados. Alguns tipos comuns de mineração de dados incluem classificação, clusterização, detecção de associações e anomalias.
1) O documento discute Knowledge Discovery Database (KDD) e Data Mining (DM), explicando que KDD é o processo geral de extração de conhecimento de dados enquanto DM se refere especificamente à etapa de descoberta de padrões.
2) O processo de KDD inclui seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. As tarefas comuns de KDD incluem regras de associação, classificação e agrupamento.
3) Exemplos demonstram como técnicas de DM podem ser us
O documento discute o processo de data mining, incluindo suas definições, funções, técnicas e aplicações. Resume que data mining extrai padrões de dados para gerar conhecimento útil para tomada de decisão, utilizando técnicas como árvores de decisão, redes neurais e regras indutivas. Apresenta também exemplos de como empresas aplicaram com sucesso data mining.
O documento discute data mining, definindo-o como o processo de extrair informações valiosas e desconhecidas de grandes bases de dados. Ele descreve as etapas do processo de data mining, incluindo pré-processamento, extração de padrões e pós-processamento. Também fornece exemplos de áreas de aplicação como marketing, finanças e saúde.
1. Com o aumento de volumes de dados, ferramentas como data mining são necessárias para analisar dados de forma otimizada e extrair conhecimento e padrões. 2. Técnicas como descoberta de padrões sequenciais, redes neurais e algoritmos genéticos podem ser usadas para data mining. 3. Data mining tem aplicações em diversas áreas como marketing, finanças e saúde para apoiar tomadas de decisão.
Data mining: Auxiliando as empresas na tomada de decisãoAntonioEE256
Monografia sobre os benefícios obtidos pelas empresas que se fazem uso das técnicas de data mining. O trabalho também contempla uma visão geral do sobre B.I
Academic work on data mining and its benefits to business
O documento discute data mining, definindo-o como a exploração e análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões ou regras interessantes. Ele descreve técnicas como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos e discute como o data mining pode ser aplicado em diversas áreas de negócios.
Aspectos teóricos do data mining e aplicação das redes neuraisNatalia Fernandes
1) O documento discute a aplicação de técnicas de data mining e redes neurais artificiais para previsões de preços agropecuários.
2) É apresentada uma revisão teórica sobre data mining e redes neurais, incluindo suas principais técnicas e aplicações.
3) Dois artigos científicos que usaram essas ferramentas para prever preços da soja e da arroba bovina são analisados.
Aprendizado de máquina.
Mineração de dados e big data.
Dados, informação e conhecimento.
Análise de dados e estatística.
Armazenamento analítico.
Processos de mineração de dados.
Tarefas de aprendizado de máquina.
Aplicação: crimes financeiros.
O documento discute a formação e gestão de cientistas de dados, profissionais importantes para analisar grandes volumes de dados gerados por sistemas de computadores, redes sociais e sensores. Apresenta visões gerais de Big Data e Analytics e discute as habilidades, características e formação necessárias para cientistas de dados, além da contratação, ambiente de trabalho e retenção destes profissionais.
Data mining é a análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões e regras significativas. Estes padrões são chamados de conhecimento invisível e não seriam descobertos facilmente sem técnicas inteligentes. O processo de data mining usa conhecimentos de inteligência artificial e estatística para realizar a coleta e análise de dados.
Desenhar o conceito de data warehouse numa biblioteca da universidadeAristidis Jesus
1) O documento discute o conceito de data warehouse e como ele pode ser implementado em uma biblioteca universitária. 2) Ele descreve os elementos-chave de um data warehouse, incluindo extração, transformação e carregamento de dados, e como esses processos podem ser usados para integrar dados de várias fontes. 3) O documento propõe um esquema em estrela para organizar os dados da biblioteca e apoiar a tomada de decisão.
Este documento discute pesquisa de mercado e marketing. Ele explica as diferenças entre pesquisa de mercado e pesquisa de marketing, descreve as etapas de uma pesquisa de marketing, e discute fontes primárias e secundárias de dados e informações, incluindo seus benefícios e desvantagens.
Um data warehouse é um repositório de informações projetado para facilitar a análise de dados e relatórios. Ele inclui ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de sistemas operacionais para análise. A modelagem dimensional é a abordagem de modelagem de dados mais comum em data warehouses, representando dados por meio de fatos, dimensões e hierarquias.
Sistemas de informação envolvem 3 elementos: entrada de dados, processamento e saída de informação. Dados são fatos isolados e informações surgem quando dados são organizados e interpretados. Metadados são dados que fornecem contexto sobre outros dados.
Este documento aprueba el Reglamento de Procedimientos Mineros, el cual consta de 16 capítulos y 74 artículos. El reglamento establece los procedimientos que deben seguir los interesados ante los órganos administrativos mineros para ejercer actividades mineras. Se aprueba el reglamento para que los interesados cuenten con una sola norma que regule dichos procedimientos.
Este documento presenta un ejercicio de lectura por palabras a diferentes velocidades para estudiantes de primer grado. El texto narra la historia de Pablo, un monstruo pequeño, y Carlos, un niño de seis años, que tienen miedo a la oscuridad porque creen que hay algo escondido debajo de sus camas. Una noche, ambos sueñan el uno con el otro y se hacen amigos en el sueño.
O documento apresenta uma lista de temas e oficinas para a formação continuada de educadores, com foco em questões filosóficas e pedagógicas. Os temas incluem diferentes concepções de educação, papel do professor, sociedade de controle, e mídia e preconceito. As oficinas abordam artes visuais, consumo, cultura digital e produção de comunicação. O objetivo é promover a compreensão destes assuntos e disponibilidade para mudanças.
O documento descreve o processo de gravação de um vídeo sobre blogs educativos criados por alunos do Colégio E. Pe. Colbachini. Os blogs discutem obras literárias e temas polêmicos, promovendo reflexão e interação entre alunos, escolas e internautas. A gravação entrevista professores e alunos sobre como os blogs ajudam no aprendizado e formação de opinião.
Este documento descreve o primeiro encontro presencial de um curso de Introdução à Educação Digital, incluindo dinâmicas, apresentações e tarefas a serem realizadas. A primeira atividade ensina sobre arquivos e pastas no computador e a segunda pede aos alunos para relatar sobre um vídeo e salvar os arquivos em suas pastas individuais. As unidades 2 e 3 do curso serão estudadas à distância e cobrem navegação na internet, segurança online e comunicação por e-mail.
Este documento describe el aprendizaje colaborativo con la incorporación de la tecnología. Explica que el aprendizaje colaborativo implica una interacción social donde estudiantes comparten responsabilidades y toman decisiones juntos, y que al incorporar la tecnología, los recursos tecnológicos sirven como mediadores en este proceso colaborativo.
O documento discute as substâncias que constroem a vida, incluindo a água, minerais, carboidratos e lipídeos. Apresenta as principais funções da água nos seres vivos como solvente, meio de transporte, funcionamento enzimático e proteção térmica. Também aborda as funções dos minerais como regulação da quantidade de água e equilíbrio ácido-base.
Pernas, pra que te quero é uma ação de inclusão social de crianças e adultos em cadeiras de rodas em corridas de rua, conduzidos por corredores. A 1ª edição foi realizada em 21 de junho, no Parque Náutico. Agora, vamos ainda mais longe, para novas pistas. Dias 15 e 22 de novembro estaremos na Maratona de Curitiba e na última etapa do Circuito de Corrida de Rua Infantil de Curitiba, respectivamente. Participe em: pernaspraquetequero.org
A Guerra do Vietnã começou em 1952 com a invasão do Vietnã do Norte ao Laos, resultando na morte de 20 mil pessoas. Os vietnamitas expulsaram os japoneses e declararam a República Democrática do Vietnã no norte. Logo depois, entraram em guerra contra os franceses, que foram derrotados na Batalha de Dien Bien Phu em 1954. Na Conferência de Genebra, o Vietnã foi dividido no Vietnã do Norte comunista e o Vietnã do Sul pró-capitalista.
El cantante expresa su amor por su pareja Ada a través de una canción. Recuerda con cariño el momento en que se conocieron y cómo ella ha iluminado sus días desde entonces. Aunque a veces es tímido expresando sus sentimientos en persona, la canción le permite declarar su amor por ella y lo importante que es en su vida. Promete nunca olvidar el día en que se conocieron ni dejar de quererla.
Este documento presenta una variedad de artículos promocionales con los colores y símbolos de la selección española de fútbol, incluyendo polos, camisetas, gorras, banderas, pulseras, bolígrafos y otros artículos, con diferentes materiales, detalles y referencias, que pueden ser personalizados con marcaje a todo color para apoyar a la selección. La mayoría de los artículos están disponibles en tallas para adultos y niños.
El documento describe las etapas del embarazo y el nacimiento, incluyendo la fecundación, el crecimiento del feto en el útero durante 9 meses, las contracciones antes del parto, las formas en que un bebé puede nacer (parto natural o cesárea), y la dependencia de los padres en los primeros años de vida.
A quadrilha é uma dança trazida para o Brasil pelos portugueses durante o período colonial que faz parte das comemorações de junho, sendo dançada em volta de fogueiras e ao som de balões. A dança mistura elementos culturais portugueses, franceses, espanhóis e chineses e celebra a cultura brasileira.
Octavio Ocampo es un pintor mexicano nacido en Celaya en 1943 que ha creado numerosas obras a lo largo de su carrera que exploran temas como la familia, la naturaleza, la religión y la cultura, incluyendo Boca de Flor, Familia de Pájaros, Beso del Mar, Mujer Alcatraz y Metamorfosis por Amor.
Aprendizado de máquina.
Mineração de dados e big data.
Dados, informação e conhecimento.
Análise de dados e estatística.
Armazenamento analítico.
Processos de mineração de dados.
Tarefas de aprendizado de máquina.
Aplicação: crimes financeiros.
O documento discute a formação e gestão de cientistas de dados, profissionais importantes para analisar grandes volumes de dados gerados por sistemas de computadores, redes sociais e sensores. Apresenta visões gerais de Big Data e Analytics e discute as habilidades, características e formação necessárias para cientistas de dados, além da contratação, ambiente de trabalho e retenção destes profissionais.
Data mining é a análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões e regras significativas. Estes padrões são chamados de conhecimento invisível e não seriam descobertos facilmente sem técnicas inteligentes. O processo de data mining usa conhecimentos de inteligência artificial e estatística para realizar a coleta e análise de dados.
Desenhar o conceito de data warehouse numa biblioteca da universidadeAristidis Jesus
1) O documento discute o conceito de data warehouse e como ele pode ser implementado em uma biblioteca universitária. 2) Ele descreve os elementos-chave de um data warehouse, incluindo extração, transformação e carregamento de dados, e como esses processos podem ser usados para integrar dados de várias fontes. 3) O documento propõe um esquema em estrela para organizar os dados da biblioteca e apoiar a tomada de decisão.
Este documento discute pesquisa de mercado e marketing. Ele explica as diferenças entre pesquisa de mercado e pesquisa de marketing, descreve as etapas de uma pesquisa de marketing, e discute fontes primárias e secundárias de dados e informações, incluindo seus benefícios e desvantagens.
Um data warehouse é um repositório de informações projetado para facilitar a análise de dados e relatórios. Ele inclui ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de sistemas operacionais para análise. A modelagem dimensional é a abordagem de modelagem de dados mais comum em data warehouses, representando dados por meio de fatos, dimensões e hierarquias.
Sistemas de informação envolvem 3 elementos: entrada de dados, processamento e saída de informação. Dados são fatos isolados e informações surgem quando dados são organizados e interpretados. Metadados são dados que fornecem contexto sobre outros dados.
Este documento aprueba el Reglamento de Procedimientos Mineros, el cual consta de 16 capítulos y 74 artículos. El reglamento establece los procedimientos que deben seguir los interesados ante los órganos administrativos mineros para ejercer actividades mineras. Se aprueba el reglamento para que los interesados cuenten con una sola norma que regule dichos procedimientos.
Este documento presenta un ejercicio de lectura por palabras a diferentes velocidades para estudiantes de primer grado. El texto narra la historia de Pablo, un monstruo pequeño, y Carlos, un niño de seis años, que tienen miedo a la oscuridad porque creen que hay algo escondido debajo de sus camas. Una noche, ambos sueñan el uno con el otro y se hacen amigos en el sueño.
O documento apresenta uma lista de temas e oficinas para a formação continuada de educadores, com foco em questões filosóficas e pedagógicas. Os temas incluem diferentes concepções de educação, papel do professor, sociedade de controle, e mídia e preconceito. As oficinas abordam artes visuais, consumo, cultura digital e produção de comunicação. O objetivo é promover a compreensão destes assuntos e disponibilidade para mudanças.
O documento descreve o processo de gravação de um vídeo sobre blogs educativos criados por alunos do Colégio E. Pe. Colbachini. Os blogs discutem obras literárias e temas polêmicos, promovendo reflexão e interação entre alunos, escolas e internautas. A gravação entrevista professores e alunos sobre como os blogs ajudam no aprendizado e formação de opinião.
Este documento descreve o primeiro encontro presencial de um curso de Introdução à Educação Digital, incluindo dinâmicas, apresentações e tarefas a serem realizadas. A primeira atividade ensina sobre arquivos e pastas no computador e a segunda pede aos alunos para relatar sobre um vídeo e salvar os arquivos em suas pastas individuais. As unidades 2 e 3 do curso serão estudadas à distância e cobrem navegação na internet, segurança online e comunicação por e-mail.
Este documento describe el aprendizaje colaborativo con la incorporación de la tecnología. Explica que el aprendizaje colaborativo implica una interacción social donde estudiantes comparten responsabilidades y toman decisiones juntos, y que al incorporar la tecnología, los recursos tecnológicos sirven como mediadores en este proceso colaborativo.
O documento discute as substâncias que constroem a vida, incluindo a água, minerais, carboidratos e lipídeos. Apresenta as principais funções da água nos seres vivos como solvente, meio de transporte, funcionamento enzimático e proteção térmica. Também aborda as funções dos minerais como regulação da quantidade de água e equilíbrio ácido-base.
Pernas, pra que te quero é uma ação de inclusão social de crianças e adultos em cadeiras de rodas em corridas de rua, conduzidos por corredores. A 1ª edição foi realizada em 21 de junho, no Parque Náutico. Agora, vamos ainda mais longe, para novas pistas. Dias 15 e 22 de novembro estaremos na Maratona de Curitiba e na última etapa do Circuito de Corrida de Rua Infantil de Curitiba, respectivamente. Participe em: pernaspraquetequero.org
A Guerra do Vietnã começou em 1952 com a invasão do Vietnã do Norte ao Laos, resultando na morte de 20 mil pessoas. Os vietnamitas expulsaram os japoneses e declararam a República Democrática do Vietnã no norte. Logo depois, entraram em guerra contra os franceses, que foram derrotados na Batalha de Dien Bien Phu em 1954. Na Conferência de Genebra, o Vietnã foi dividido no Vietnã do Norte comunista e o Vietnã do Sul pró-capitalista.
El cantante expresa su amor por su pareja Ada a través de una canción. Recuerda con cariño el momento en que se conocieron y cómo ella ha iluminado sus días desde entonces. Aunque a veces es tímido expresando sus sentimientos en persona, la canción le permite declarar su amor por ella y lo importante que es en su vida. Promete nunca olvidar el día en que se conocieron ni dejar de quererla.
Este documento presenta una variedad de artículos promocionales con los colores y símbolos de la selección española de fútbol, incluyendo polos, camisetas, gorras, banderas, pulseras, bolígrafos y otros artículos, con diferentes materiales, detalles y referencias, que pueden ser personalizados con marcaje a todo color para apoyar a la selección. La mayoría de los artículos están disponibles en tallas para adultos y niños.
El documento describe las etapas del embarazo y el nacimiento, incluyendo la fecundación, el crecimiento del feto en el útero durante 9 meses, las contracciones antes del parto, las formas en que un bebé puede nacer (parto natural o cesárea), y la dependencia de los padres en los primeros años de vida.
A quadrilha é uma dança trazida para o Brasil pelos portugueses durante o período colonial que faz parte das comemorações de junho, sendo dançada em volta de fogueiras e ao som de balões. A dança mistura elementos culturais portugueses, franceses, espanhóis e chineses e celebra a cultura brasileira.
Octavio Ocampo es un pintor mexicano nacido en Celaya en 1943 que ha creado numerosas obras a lo largo de su carrera que exploran temas como la familia, la naturaleza, la religión y la cultura, incluyendo Boca de Flor, Familia de Pájaros, Beso del Mar, Mujer Alcatraz y Metamorfosis por Amor.
O documento discute três fatores que prejudicam a camada de ozônio: 1) Gases CFCs liberados na atmosfera destroem a camada de ozônio e sua função protetora contra raios solares prejudiciais; 2) Gases lançados por vulcões também atingem e prejudicam a camada de ozônio; 3) Gases CFCs ainda poluem a atmosfera de equipamentos como geladeiras e ar-condicionados fabricados na década de 1990.
O documento apresenta padrões numéricos interessantes resultantes de multiplicações simples. Ele mostra que ao multiplicar números de 1 a 9 digitos por 8 ou 9 e somar o resultado a um único dígito, padrões simétricos e repetitivos surgem. Além disso, destaca uma simetria ao elevar números de 1 a 11 dígitos ao quadrado.
Este documento fornece 13 conselhos curtos sobre vida e relacionamentos, enfatizando a importância de se amar a si mesmo, escolher bem os amigos, não perder tempo com quem não valoriza você, e encontrar alegria mesmo nos momentos difíceis.
O documento discute os perigos do álcool e do cigarro para a saúde humana. Ele explica que o álcool causa dependência e leva a acidentes graves, enquanto o cigarro causa doenças como câncer e enfisema pulmonar. O texto alerta para os riscos desses vícios e encoraja fumantes a pararem e não-fumantes a evitarem iniciar o hábito.
O documento descreve uma escola centrada nos alunos onde o conhecimento é construído através da interação e troca entre alunos e professores. A aprendizagem é percebida por meio das trocas e interações, com a informática auxiliando na avaliação contínua durante o processo. O projeto visa transformar os alunos de meros receptores para agentes ativos no processo de ensino-aprendizagem.
1) O documento discute mineração de dados, destacando suas funcionalidades, técnicas e abordagens. A mineração de dados é parte do processo maior de busca de conhecimento em bancos de dados (KDD).
2) As funcionalidades da mineração de dados incluem análise descritiva e prognóstica, com técnicas como classificação, agrupamento, associação e detecção de padrões.
3) A preparação dos dados é fundamental para o sucesso da mineração, envolvendo limpeza, inte
Técnica de mineração de dados uma revisão da literaturaTalita Lima
Este artigo realiza uma revisão da literatura sobre a técnica de mineração de dados em bases de dados de saúde. O estudo buscou artigos entre 1999-2008 nas bases LILACS e SciELO, selecionando 32 artigos. A mineração de dados extrai conhecimento útil de grandes volumes de dados armazenados para apoiar a tomada de decisão. As principais tarefas incluem classificação, clusterização e associação para identificar padrões nos dados.
O documento discute mineração de dados, definindo termos como dados, informação e conhecimento. Apresenta membros de um grupo de mineração de dados e descreve o processo de KDD, incluindo etapas como seleção, pré-processamento e avaliação de dados. Também discute técnicas como classificação, associação e redes neurais aplicadas à mineração.
O documento discute os conceitos e processos de mineração de dados. Apresenta os objetivos da mineração de dados de extrair conhecimento de grandes volumes de dados usando algoritmos de aprendizagem. Também descreve as etapas do processo de descoberta de conhecimento em dados (KDD) incluindo pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação.
O documento discute mineração de dados, definindo-o como o processo de encontrar padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados. Explica as etapas do processo de mineração de dados e as técnicas comuns utilizadas, incluindo classificação, associação e agrupamento.
1) O documento discute parâmetros importantes na escolha de técnicas e ferramentas de mineração de dados.
2) A escolha da técnica depende do problema a ser resolvido e dos dados disponíveis, enquanto a escolha da ferramenta depende de parâmetros como características, desempenho e usabilidade.
3) O documento apresenta exemplos de técnicas como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos e sugere que não existe uma técnica que resolva todos os problemas
O documento discute como a capacidade de armazenar grandes volumes de dados permitiu o acesso a informações sem necessidade de livros físicos e como ferramentas de busca ampliam nossa compreensão. Também apresenta o conceito de data mining como a exploração de dados em busca de padrões consistentes para detectar novos subconjuntos de informações.
Este documento fornece um resumo de um documento sobre data mining. [1] Apresenta os tópicos principais da data mining, incluindo introdução, background, funções, processo e técnicas. [2] Discutem exemplos de aplicações como vendas, marketing e bancos. [3] Fornece uma introdução geral sobre o que é data mining e como pode ser usado para extrair padrões de comportamento em grandes conjuntos de dados.
O documento discute como consumir e minerar dados abertos usando software livre. Ele aborda: 1) o que são dados abertos e seus tipos; 2) a plataforma Pentaho para mineração de dados; e 3) uma demonstração prática usando a ferramenta WEKA para classificação de dados.
Sistema de Recomendação de Produtos Utilizando Mineração de DadosCássio Alan Garcia
1. O documento descreve um sistema de recomendação de produtos utilizando mineração de dados que integra técnicas de clusterização e regras de associação para gerar recomendações personalizadas.
2. O sistema foi desenvolvido para indicar produtos a usuários com base em seu histórico de compras e características, comparando-os com outros usuários para prever seus interesses.
3. O artigo apresenta conceitos de sistemas de recomendação e mineração de dados, como clusterização e regras de associação, e
Data mining é a análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões e regras significativas. Esses padrões são chamados de conhecimento invisível, pois não seriam descobertos facilmente sem técnicas inteligentes. O conhecimento gerado pelo data mining pode ser usado para tomada de decisão, controle de processos e gerenciamento de informação. Técnicas de inteligência artificial e estatística são usadas no processo.
EMC Summer School on Big Data 2013
http://web.archive.org/web/20130627152404/http://emcbigdataschool.nce.ufrj.br/index.php/speakers-and-schedule/slides.html
http://2014.emcbigdataschool.nce.ufrj.br/images/presentations/
O documento discute o que é data mining e como ele pode ser aplicado em bibliotecas. Explica que data mining é o processo de extrair padrões em grandes bases de dados para descobrir conhecimentos úteis. Também descreve como a biblioteca da FURB usou técnicas de data mining para criar perfis de usuários e melhorar os serviços de busca e disseminação de informações.
O documento apresenta uma introdução sobre Business Intelligence (BI) em mídias sociais, definindo o termo BI e discutindo como as empresas podem obter insights a partir dos dados gerados nas mídias sociais para apoiar a tomada de decisões. Ele também discute os principais conceitos relacionados a BI como coleta, armazenamento e análise de dados.
Estudo Comparativo de Aplicações em Mineração de Dados Aplicada a Sistemas de...Cássio Alan Garcia
1) O documento apresenta um estudo comparativo de aplicações de mineração de dados aplicada a sistemas de recomendação, abordando seus conceitos e realizando uma pesquisa de trabalhos relacionados.
2) A mineração de dados auxilia na identificação do perfil do usuário em sistemas de recomendação, indicando conteúdos relevantes com base em seus interesses.
3) Foram elaborados quadros comparativos dos trabalhos relacionados para análise das características das técnicas de mineração de dados e sistem
Tópicos em Gestão da Informação II - Aula 01 - Desafios atuais da Gestão da I...Dalton Martins
Este documento apresenta o plano de aula para o curso "Tópicos em Gestão da Informação II" ministrado pelo professor Dalton Martins. O curso abordará técnicas e ferramentas para análise de dados, estatística, planilhas e bancos de dados, com o objetivo de fornecer ferramentas práticas para análise de dados no cotidiano organizacional. Serão discutidos também desafios atuais da Gestão da Informação e da ciência analítica.
O documento descreve uma palestra sobre a utilização da ferramenta Pentaho Data Mining para realizar análise preditiva em dados de e-commerce. O palestrante apresenta casos de uso bem-sucedidos e mal-sucedidos de mineração de dados em empresas de comércio eletrônico e discute as vantagens da personalização de recomendações para os clientes. Ele também fornece uma introdução aos conceitos e processos básicos de mineração de dados.
Gestão do conhecimento usando data miningTalita Lima
O documento discute a gestão do conhecimento na Universidade Federal de Lavras usando data mining. Ele desenvolve, aplica e analisa uma ferramenta de data mining para extrair conhecimento sobre a produção científica de professores da universidade a partir de dados no currículo Lattes. A ferramenta cria um banco de dados estruturado para auxiliar na gestão científica e desenvolvimento de indicadores.
15.03.26 gestão do conhecimento usando data miningTalita Lima
O documento discute a gestão do conhecimento na Universidade Federal de Lavras (UFLA) usando data mining. Ele desenvolve, aplica e analisa uma ferramenta de data mining para extrair conhecimento sobre a produção científica de professores da UFLA a partir de dados no currículo Lattes. A ferramenta gera um banco de dados estruturado para auxiliar na gestão científica e melhoria do sistema de ensino superior brasileiro.
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...
Dataminig
1. 17/08/2015 Introdução
http://www.dct.ufms.br/~mzanusso/Data_Mining.htm 1/7
Introdução
As duas últimas décadas acompanharam um aumento dramático na quantia de informações ou dados que são
armazenadas em formato eletrônico. Esta acumulação de dados aconteceu a uma taxa explosiva. Foi
calculado que a quantia de informação no mundo dobra a cada 20 meses e o tamanho e número de bancos
de dados estão aumentando ainda mais rapidamente. O valor destes dados armazenados está tipicamente
ligado à capacidade de extrair informações de mais alto nível que se encontra subjacente a estes dados, ou
seja, informação útil que sirva para dar suporte a decisões, e para exploração e melhor entendimento do
fenômeno gerador dos dados. Podem existir padrões ou tendências úteis interessantes que, se descobertos,
podem ser utilizados, por exemplo, para otimizar um processo de negócio em uma empresa, ajudar no
entendimento dos resutados de um experimento científico, ajudar médicos a entender efeitos de um
tratamento entre outros.
Dentro deste contexto, data mining (mineração dos dados extração de informações implícitas, padrões
ocultos em bases de dados) tem ganho muita atenção de diversas áreas de interesse. Elas o consideram
como um campo crítico para seus negócios. O uso de informações valiosas obtidas por mineração dos
dados é necessário para manter a competitividade no ambiente comercial atual. Com o advento do "data
warehousing" que faz a armazenagem de grandes quantidades de dados em um local comum e do contínuo
avanço no aumento do poder de processamento dos computadores, os empresários procuram por
tecnologias e ferramentas para extrair informações úteis dos dados.
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O que é Data Mining?
É o processo de descobrir informações relevantes, como padrões, associações, mudanças, anomalias e
estruturas, em grandes quantidades de dados armazenados em banco de dados, depósitos de dados ou
outros repositórios de informação. Devido a disponibilidade de enormes quantias de dados em formas
eletrônicas, e à necessidade iminente de extrair delas informações e conhecimentos úteis a diversas
aplicações, por exemplo na análise de mercado, administração empresarial, apoio à decisão, etc, data
mining foi popularmente tratado como sinônimo de descoberta de conhecimento em bases de dados, apesar
de, na visão de alguns pesquisadores, data mining será considerado como um passo essencial da
descoberta de conhecimento. Em geral, um processo de descoberta de conhecimento consiste em uma
iteração das seguintes etapas:
• Preparação: é o passo onde os dados são preparados para serem apresentados às técnicas
de data mining. Os dados são selecionados (quais os dados que são importantes), purificados
(retirar inconsistências e incompletude dos dados) e préprocessados (reapresentálos de uma
maneira adequada para o data mining). Este passo é realizado sob a supervisão e
conhecimento de um especialista, pois o mesmo é capaz de definir quais dados são importantes,
assim como o que fazer com os dados antes de utilizálos no data mining.
• Data Mining: é onde os dados preparados são processados, ou seja, é onde se faz a
mineração dos dados propriamente dita. O principal objetivo desse passo é transformar os
dados de uma maneira que permita a identificação mais fácil de informações importantes.
• Análise de Dados: o resultado do data mining é avaliado, visando determinar se algum
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Principais Tarefas
Em geral, as tarefas do data mining podem ser classificadas em duas categorias:
descriptive data mining e predictive data mining. O primeiro descreve o conjunto de dados de uma
maneira concisa e resumida e apresenta propriedades gerais interessantes dos dados; o segundo constrói um
ou um conjunto de modelos, realiza inferências sobre o conjunto de dados disponíveis e tenta predizer o
comportamento de novos conjuntos de dados.
Um sistema de data mining pode realizar pelo menos uma das seguintes tarefas:
1. Descrição de classes provê um resumo conciso e sucinto de uma coleção de dados e a
distingue de outras. O resumo de uma coleção de dados é chamado de caracterização de
classe; enquanto a comparação entre duas ou mais coleções de dados é chamada comparação
ou discriminação de classe. A descrição de classe não só deveria cobrir suas propriedades de
resumo tal como a contagem, somas, e cálculos de médias, mas também suas propriedades
sobre a dispersão dos dados, tais como a variância, desvio padrão, quartis, etc.
Por exemplo, a descrição de classe pode ser usada para comparar as vendas européias e
asiáticas de uma companhia, identificar os fatores importantes que discriminam as duas classes e
apresentar um resumo conciso.
2. Associação é a descoberta de relações de associação ou correlações entre um conjunto
de itens. Eles são expressados frequentemente na forma de regras que mostram as condições
atributovalor que acontecem frequentemente juntas em um determinado conjunto de dados.
Uma regra de associação da forma X —+ Y é interpretada como "tuplas (conjunto de valores de
atributos) de base de dados que satisfazem X são prováveis que satisfaçam Y". Análise de
associação é extensamente usada em "transaction data analysis for directed marketing", design
de catálogo e outros processos de decisões comerciais.
Significativo esforço de pesquisa foi desenvolvido em análise de associações com a proposicão de
algoritmos eficientes, incluindo ‘~ levelwise", mineração em múltiplos níveis, associações
multidimensionais, mineração de associações numéricas, categóricas e de intervalos de dados,
mineração baseada em restrições além de mineração de correlações como Elmasri & Navathe.
3. Classificação analisa um conjunto de dados de treinamento (i.e., um conjunto de objetos cuja
classificação já é conhecida) e constrói um modelo para cada classe baseado nas características dos
dados. Uma árvore de decisão ou um conjunto de regras de classificação é gerado por tal processo
de classificação, que pode ser usado para entender melhor cada classe no banco de dados e para
classificação de futuros dados. Por exemplo, alguém pode classificar doenças e ajudar a prever tipos
de doenças baseados nos sintomas dos pacientes.
Houveram muitos métodos de classificação desenvolvidos nos campos de aprendizagem de máquina,
estatística, banco de dados, redes neurais, conjuntos rough sets", e outros. A classificação foi usada
em segmentação de clientes, modelagem de negócios e análise de crédito.
4. Previsão esta função de mineração prediz os possíveis valores de alguns dados perdidos ou a
distribuição de valores de certos atributos em um conjunto de objetos. Ela envolve a descoberta de
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um conjunto de atributos relevantes para o atributo de interesse (e.g., por algumas análise estatística) e
prediz a distribuição do valor baseada no valor do conjunto de dados semelhantes ao(s) objeto(s)
selecionado(s). Por exemplo, o salário potencial de um empregado pode ser predito baseado na
distribuição do salário de empregados semelhantes na companhia. Usualmente, análise de regressão,
modelo linear generalizado, análise de correlação e árvores de decisão são ferramentas úteis em
predição de qualidade. Também são usados algoritmos genéticos e redes neurais com bastante
sucesso.
5. Agrupamento análise de "clusters" ou de agrupamento consiste em identificar possíveis
agrupamentos nos dados, onde um agrupamento é uma coleção de objetos que são "semelhantes" um
ao outro. Diferentes medidas de similaridade, baseadas em funções de distância podem ser
especificadas para diferentes contextos de aplicação. Um bom método de "cluster" assegura que a
similaridade intercluster é baixa e a similaridade intracluster é alta. Por exemplo, podese agrupar as
casas de uma área de acordo com sua categoria, área construída e localização geográfica.
Data mining têm enfocado suas pesquisas em métodos de "clustering" de alta qualidade para grandes
bases de dados e armazém de dados (data warehouse).
6. Análise de série temporal analisa um grande conjunto de dados de séries temporais para
encontrar certas regularidades e características interessantes,
incluindo a pesquisa de sequências ou subsequências semelhantes e descobrindo assim padrões
sequenciais, periodicidades, tendências e divergências. Por exemplo , podese predizer a
tendência dos valores acionários para uma companhia baseandose em sua história acionária,
situação empresarial, desempenho dos competidores e mercado atual.
Há outras tarefas do data mining, como análise de "outlier". A Identificação de novas tarefas
para fazer melhor uso melhor uso dos dados coletados é um tópico de pesquisa interessante.
Principais Tecnologias usadas em KDD
• Organização de dados (data warehousing).
• Banco de dados distribuídos são úteis pois frequentemente vêse obrigado a trabalhar com
grandes volumes de dados que se encontram distribuídos em diferentes plataformas.
• IA e sistemas especialistas.
• Redes neurais e seus paradigmas de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Principalmente neste segundo caso estas redes se mostram úteis por suas características de
identificação de agrupamentos de dados semelhantes, fato dificilmente detectável sem seu
auxílio.
• Interfaces amigáveis incluindo realidade virtual.
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Sistemas de Informação e KDD
A habilidade peculiar do ser humano de juntar e armazenar mais dados do que pode analisar e entender
demanda o uso de técnicas de aquisição, organização, armazenagem e recuperação de informações.
Figurando como uma destas técnicas está a utilização de Sistemas de Informações (SI). SI’s são constituídos
de um conjunto de dados com atributos relevantes e disponíveis. Os dados de um SI são provindos de uma
fonte de dados e armazenados em uma memória não volátil (permanente). Utilizam regras para combinar
estes dados em informações sumarizadas e visões sobre os dados manipulados como visto em Barreto [3].
A extração de conhecimentos em bases de dados (KDD) consiste na seleção e processamento de dados
com a finanlidade de identificar novos padrões, dar maior precisão em padrões conhecidos e modelar
fenômenos do mundo real, utilizandose de, entre outras técnicas, mineração de dados (data mining).
SI’s e KDD são tópicos intimamente ligados, visto que sistemas de informação permitem o armazenamento,
recuperação e organização de grandes volumes de dados e as técnicas de extração de conhecimento em
bases de dados obtêm melhores resultados quando aplicados a massivos repositório de dados.
Exemplos Aplicação
Nesta seção serão mencionados alguns exemplos de sucesso onde foram aplicadas técnicas de data mining.
Wal Mart
Embora recente, a história do data mining já tem casos bem conhecidos. O mais divulgado é o da cadeia
americana WalMart, que identificou um hábito curioso dos consumidores. Há cinco anos, ao procurar
eventuais relações entre o volume de vendas e os dias da semana, o software de data mining apontou que,
às Sextasfeiras, as vendas de cervejas cresciam na mesma proporção que as de fraldas. Crianças bebendo
cerveja? Não, uma investigação mais detalhada revelou que, ao comprar fraldas para seus bebês, os pais
aproveitavam para abastecer o estoque de cerveja para o final de semana.
Bank of America
Há quem consiga detectar fraudes, cortar gastos ou aumentar a receita da empresa. O Bank of America usou
essas técnicas para selecionar entre seus 36 milhões de clientes aqueles com menor risco de dar calote num
empréstimo. A partir desses relatórios, enviou cartas oferecendo linhas de crédito para os correntistas cujos
filhos tivessem entre 18 e 21 anos e, portanto, precisassem de dinheiro para ajudar os filhos a comprar o
próprio carro, uma casa ou arcar com os gastos da faculdade. Resultado : em três anos, o banco lucrou 30
milhões de dólares.
Telecomunicações
Atualmente, em telecomunicações, existe uma explosão nos crimes contra a telefonia celular, dentre os quais,
a clonagem. Técnicas de data mining podem ser utilizadas para detectar hábitos dos usuários de celulares.
Quando um telefonema for feito e considerado pelo sistema como uma excessão, o programa faz uma
chamada para confirmar se foi ou não uma tentativa de fraude.
Administração em Alto Nível
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Depois do final da segunda guerra mundial a Pesquisa Operacional (P0) apareceu como ferramenta
fundamental para a vitória das tropas contra as potências do eixo. Com a pesquisa operacional foi possível
resolver matematicamente o problema de alocação ótima de recursos e isto vem sendo utilizado com grande
sucesso em altos níveis de decisão até o presente momento. Cerca de cinquenta anos depois, apareceu o
data mining. Suas potencialidades estão longe de serem imaginadas e não seria ousado esperar que no
mundo globalizado possa vir a dar seus frutos como a PO deu no passado.
Medicina
Atualmente as técnicas de data mining são pouco usadas em medicina. No momento, o ponto que está
emperrando o uso de data mining é o fato de que data mining
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sendo uma nova concepção dirigida para pesquisa ainda é quase completamente desconhecida da
comunidade médica. Ora, se existem dados clínicos abundantes, estes dados são frequentemente adequados
a um estudo de data mining por não conterem dados que aparentemente são inúteis mas que são
exatamente os que o pesquisador de data mining procura.
Vestibular PUCRJ
Utilizando as técnicas de data mining, um programa de obtenção de conhecimento depois de examinar
milhares de alunos forneceu a seguinte regra: se o candidato é do sexo feminino, trabalha e teve
aprovação com boas notas, então não efetiva matrícula. Estranho, ninguém havia pensado nisso... mas
uma reflexão justifica a regra oferecida pelo programa: de acordo com os costumes do Rio de Janeiro, uma
mulher em idade de vestibular, se trabalha é porque precisa, e neste caso deve ter feito inscrição para
ingressar na universidade pública gratuita. Se teve boas notas provavelmente foi aprovada na universidade
pública onde efetivará matrícula. Claro que há excessões: pessoas que moram em frente à PUC, pessoas
mais velhas, de alto poder aquisitivo e que voltaram a estudar por outras razões que ter uma profissão, etc.
Mas a grande maioria obedece à regra anunciada!