Este documento discute mineração de dados usando a API Weka. Ele explica o que é mineração de dados e por que fazê-la, apresenta os recursos da interface Weka Explorer e da API Java Weka, e discute técnicas como agrupamento e classificação usando K-Means e redes neurais artificiais. O documento também avalia as vantagens e desafios do Weka e da mineração de dados em geral.

3. Mineração
de Dados
com Weka
API
Everton Gago

4. Como vai ser?

5. O que é
Mineração de
Dados?

6. Por que minerar?

7. Por que não
fazemos?

8. Weka
Mineração de Dados com Weka API.

9. Weka Explorer
Mineração de Dados com Weka API.

10. Weka Explorer
Mineração de Dados com Weka API.

11. Weka Java API
Mineração de Dados com Weka API.

12. Weka Java API
Mineração de Dados com Weka API.

13. Por onde
começar?

14. Agrupamento
vs
Classificação.

15. Agrupamento
Mineração de Dados com Weka API.
Tipo de Seguro
A B- B+ CA+ B C- C+A-
61+
56-60
51-55
46-50
41-45
36-40
31-35
26-30
20-25
FaixadeIdade
Seguradora

16. Classificação
Mineração de Dados com Weka API.
Tipo de Seguro
A B- B+ CA+ B C- C+A-
61+
56-60
51-55
46-50
41-45
36-40
31-35
26-30
20-25
FaixadeIdade
Seguradora
Qual serviço oferecer a um
novo cliente, com 42 anos?

17. Bem, vamos lá!

18. Agrupamento
com K-Means.

19. Agrupamento
Mineração de Dados com Weka API.
Iris Setosa Iris Versicolor Iris Virginica

20. Conhece os
dados? Vamos
classificar!

21. Classificação
com RNA.

22. Conclusões
sobre o Weka.

23. Abstração da
complexidade
dos algoritmos :)

24. Performático :)

25. Parametrizável :)

26. Flexível :(

27. Persistência dos
dados :(

28. Métodos
modernos de
reconhecimento
de padrões :(

29. Conclusões
sobre MD.

30. Agrupamento é
descobrir
informações.

31. Classificar é
apenas tratar
informação
conhecida!

32. Métodos de
agrupamento
dependem de
parâmetros
complexos.

33. Novas
tendências.

34. Obrigado!