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 introduz o tema da mineração de dados (data mining) e descreve seu crescimento em importância devido à grande quantidade de dados armazenados eletronicamente.
2) Data mining é definido como o processo de descobrir padrões e conhecimentos implicitos nos dados através de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina.
3) O documento descreve as etapas do processo completo de descoberta de conhecimento a partir de dados, incluindo preparação, mineração e análise dos dados
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.
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.
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.
A política de indexação tem como objetivo orientar a indexação de acordo com as necessidades dos usuários, definindo variáveis, princípios e processos para permitir a recuperação eficiente de informações. Ela deve levar em conta fatores como a organização, os usuários, os recursos e os objetivos do sistema, cobrindo assuntos, estratégias de busca e avaliação para representar tematicamente os documentos de forma racional e consistente.
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.
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.
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.
1) O documento introduz o tema da mineração de dados (data mining) e descreve seu crescimento em importância devido à grande quantidade de dados armazenados eletronicamente.
2) Data mining é definido como o processo de descobrir padrões e conhecimentos implicitos nos dados através de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina.
3) O documento descreve as etapas do processo completo de descoberta de conhecimento a partir de dados, incluindo preparação, mineração e análise dos dados
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.
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.
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.
A política de indexação tem como objetivo orientar a indexação de acordo com as necessidades dos usuários, definindo variáveis, princípios e processos para permitir a recuperação eficiente de informações. Ela deve levar em conta fatores como a organização, os usuários, os recursos e os objetivos do sistema, cobrindo assuntos, estratégias de busca e avaliação para representar tematicamente os documentos de forma racional e consistente.
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.
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.
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.
Capitulo 04 sofisticados sistemas para buscar informaçõesLuciano Morato
O documento discute sistemas sofisticados para buscar informações, incluindo Business Intelligence, data warehouse, data mining e data mart. Business Intelligence integra ferramentas analíticas para melhorar a tomada de decisão. Data warehouse armazena dados históricos de toda a empresa para análise. Data mining usa inteligência artificial para encontrar padrões nos dados armazenados. Data marts focam em informações específicas para unidades de negócios.
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.
Tese de doutorado em CIência da Informação Análise de dominio Organizacional ...Célia Dias
1. O documento apresenta uma tese de doutorado sobre a análise do domínio organizacional na perspectiva arquivística utilizando a metodologia DIRKS.
2. O objetivo é mapear as entidades presentes nos instrumentos de coleta de dados da Metodologia DIRKS para a elaboração dos instrumentos de gestão de documentos.
3. A metodologia envolve a análise de 8 instrumentos DIRKS e a construção de um sistema categorial com categorias, subcategorias e entidades para representar o domínio organizacional.
O documento discute:
1) O que é um sistema de informação e como ele é composto por elementos interrelacionados;
2) As funções de um sistema de recuperação de informação, incluindo indexação, armazenamento e recuperação de dados;
3) Como os computadores influenciaram esses processos de indexação e recuperação ao automatizá-los.
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.
Este documento fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
O documento introduz os principais conceitos de banco de dados, incluindo: 1) Banco de dados armazena dados em estrutura regular para produzir informações; 2) SGBD gerencia o banco de dados retirando responsabilidades da aplicação; 3) Modelo relacional armazena dados em tabelas e relaciona entidades através de chaves estrangeiras.
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.
Universidade Federal do Amazonas - Banco de dados - Apresentação 1 - Renan M....Renan Levy
Este documento discute bancos de dados e sistemas gerenciadores de bancos de dados. Ele fornece definições de bancos de dados e explica que eles armazenam dados relacionados sobre um domínio específico. Também apresenta um exemplo de modelo lógico para um banco de dados de biblioteca e descreve os principais componentes de um sistema de banco de dados.
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.
Apresentação do artigo elaborado para a disciplina Recuperação Inteligente da Informação no Mestrado em Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina.
Este documento fornece uma introdução sobre mineração de dados. Resume as seguintes informações essenciais:
1) Apresenta o contexto e motivação para mineração de dados, como a capacidade crescente de coletar e armazenar grandes quantidades de dados.
2) Explica os conceitos centrais de KDD, data warehousing e as principais tarefas de mineração de dados, como classificação, clusterização e detecção de padrões.
3) Apresenta brevemente algumas técnicas comuns de minera
O documento discute as principais técnicas de mineração de dados, incluindo classificação, clusterização, associação e sequência. A classificação é usada para prever grupos de objetos, enquanto a clusterização agrupa objetos similares. Associações identificam relacionamentos entre itens e sequências determinam padrões temporais. O documento também discute os desafios da análise de dados, como a necessidade de dados limpos e a explicação de resultados.
O documento descreve as definições, objetivos, características e aplicações de Data Warehouse e Data Mining. Define Data Warehouse como uma coleção de dados integrados e não voláteis para apoiar a tomada de decisão e Data Mining como técnicas estatísticas e de inteligência artificial aplicadas à análise de grandes volumes de dados.
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 palestra sobre mineração de dados utilizando a ferramenta Pentaho Data Mining (WEKA). A palestra aborda tópicos como: o que é Pentaho e seus módulos, diferença entre KDD e data mining, fases do processo KDD, exemplos de aplicação de data mining, classificadores, a ferramenta WEKA e avaliação de classificadores.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
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
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
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
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.
Capitulo 04 sofisticados sistemas para buscar informaçõesLuciano Morato
O documento discute sistemas sofisticados para buscar informações, incluindo Business Intelligence, data warehouse, data mining e data mart. Business Intelligence integra ferramentas analíticas para melhorar a tomada de decisão. Data warehouse armazena dados históricos de toda a empresa para análise. Data mining usa inteligência artificial para encontrar padrões nos dados armazenados. Data marts focam em informações específicas para unidades de negócios.
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.
Tese de doutorado em CIência da Informação Análise de dominio Organizacional ...Célia Dias
1. O documento apresenta uma tese de doutorado sobre a análise do domínio organizacional na perspectiva arquivística utilizando a metodologia DIRKS.
2. O objetivo é mapear as entidades presentes nos instrumentos de coleta de dados da Metodologia DIRKS para a elaboração dos instrumentos de gestão de documentos.
3. A metodologia envolve a análise de 8 instrumentos DIRKS e a construção de um sistema categorial com categorias, subcategorias e entidades para representar o domínio organizacional.
O documento discute:
1) O que é um sistema de informação e como ele é composto por elementos interrelacionados;
2) As funções de um sistema de recuperação de informação, incluindo indexação, armazenamento e recuperação de dados;
3) Como os computadores influenciaram esses processos de indexação e recuperação ao automatizá-los.
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.
Este documento fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
O documento introduz os principais conceitos de banco de dados, incluindo: 1) Banco de dados armazena dados em estrutura regular para produzir informações; 2) SGBD gerencia o banco de dados retirando responsabilidades da aplicação; 3) Modelo relacional armazena dados em tabelas e relaciona entidades através de chaves estrangeiras.
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.
Universidade Federal do Amazonas - Banco de dados - Apresentação 1 - Renan M....Renan Levy
Este documento discute bancos de dados e sistemas gerenciadores de bancos de dados. Ele fornece definições de bancos de dados e explica que eles armazenam dados relacionados sobre um domínio específico. Também apresenta um exemplo de modelo lógico para um banco de dados de biblioteca e descreve os principais componentes de um sistema de banco de dados.
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.
Apresentação do artigo elaborado para a disciplina Recuperação Inteligente da Informação no Mestrado em Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina.
Este documento fornece uma introdução sobre mineração de dados. Resume as seguintes informações essenciais:
1) Apresenta o contexto e motivação para mineração de dados, como a capacidade crescente de coletar e armazenar grandes quantidades de dados.
2) Explica os conceitos centrais de KDD, data warehousing e as principais tarefas de mineração de dados, como classificação, clusterização e detecção de padrões.
3) Apresenta brevemente algumas técnicas comuns de minera
O documento discute as principais técnicas de mineração de dados, incluindo classificação, clusterização, associação e sequência. A classificação é usada para prever grupos de objetos, enquanto a clusterização agrupa objetos similares. Associações identificam relacionamentos entre itens e sequências determinam padrões temporais. O documento também discute os desafios da análise de dados, como a necessidade de dados limpos e a explicação de resultados.
O documento descreve as definições, objetivos, características e aplicações de Data Warehouse e Data Mining. Define Data Warehouse como uma coleção de dados integrados e não voláteis para apoiar a tomada de decisão e Data Mining como técnicas estatísticas e de inteligência artificial aplicadas à análise de grandes volumes de dados.
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 palestra sobre mineração de dados utilizando a ferramenta Pentaho Data Mining (WEKA). A palestra aborda tópicos como: o que é Pentaho e seus módulos, diferença entre KDD e data mining, fases do processo KDD, exemplos de aplicação de data mining, classificadores, a ferramenta WEKA e avaliação de classificadores.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
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
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
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
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.
Apresentação de trabalho para a disciplina de Inteligencia Computacional.
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará
IFCE - Curso de Engenharia da Computação.
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 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.
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014 Marcos Vinicius Fidelis
Este documento fornece uma introdução ao processo de construção de classificadores para mineração de dados. Discute conceitos como classificação, regressão, agrupamento e detecção de desvios. Apresenta ferramentas como Weka e Pentaho para desenvolvimento de modelos preditivos e avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina.
Pentaho Data Mining - FTSL - Fórum de Tecnologia de Software Livre - Serpro -...Marcos Vinicius Fidelis
O documento descreve Marcos Vinicius Fidelis, professor e analista de informática que pesquisa e usa o Pentaho Data Mining (anteriormente conhecido como WEKA) desde 1999. Ele também é entusiasta de software livre e código aberto.
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.
Este documento discute a mineração de dados e OLAP como métodos para analisar grandes quantidades de dados armazenados em data warehouses corporativos. Ele explica que a mineração de dados é usada para encontrar padrões nos dados e gerar novas informações, enquanto o OLAP permite consultas multidimensionais rápidas. Embora ambos os métodos tratem dados multidimensionalmente, a mineração de dados usa algoritmos estatísticos explicativos enquanto o OLAP usa funções descritivas. O documento conclui que o método adequ
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.
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
O documento discute os fundamentos e a importância dos metadados para organizar informações digitais e facilitar a busca de informações relevantes. Explica que os metadados descrevem os recursos digitais e permitem localizá-los e avaliar sua relevância. Também define os principais tipos de metadados e como eles auxiliam na descoberta, organização, identificação e preservação de recursos digitais.
[José Ahirton Lopes] Minicurso - Mineração Textual e Processamento de Linguag...Ahirton Lopes
Um curso aberto de Mineração Textual e Processamento de Linguagem Natural com 16h de duração total com parte teórica e prática. Parte de um projeto maior de didática para pós graduação. Share alike.
O documento discute as técnicas de mineração de dados, incluindo clusterização, classificação, associações e análises de sequências. Também aborda os desafios de pré-processamento e pós-processamento de dados e fornece exemplos de aplicações dessas técnicas.
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.
Data mining é o processo de analisar grandes quantidades de dados para encontrar padrões consistentes. Isso envolve explorar os dados, construir modelos matemáticos e estatísticos para identificar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, e validar esses padrões em novos dados.
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.
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).
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.
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
1. Mineração de Dados
Renata Oliveira Nunes
RESUMO
O armazenamento de informação em banco de
dados, cada vez mais é alimentado com uma
quantidade gigantesca de informação, gerando
novas formas para pesquisar todos esses
dados.
Conteúdo dos mais diversos tipos, para várias
finalidades possíveis, com assuntos ou
contextos de interesse provável para buscas
que levariam horas, dias, meses ou até mesmo
anos de pesquisas, para encontrar o que
realmente é o alvo de tanto trabalho para ser
localizado.
Por isso, os sistemas de banco de dados vem
sendo modificados, criando novas estruturas
de armazenamento e de pesquisa para toda
essa informação.
Esse assunto é tratado de forma simples, sobre
como são garimpadas essas informações, no
processo chamado mineração de dados, onde,
algumas partes principais desse processo são
explicadas resumidamente, para uma
compreensão lógica do assunto em si.
Palavras chave: Mineração de dados,
descoberta de conhecimento em banco de
dados, banco de dados.
ABSTRACT
The storage of information in the databases, is
increasingly fed a huge amount of information,
creating new ways to search all data.
Content of all kinds, for several possible
purposes, with subjects or contexts of likely
interest to searches that would take hours,
days, months or even years of research, to find
out what really is the target of so much work to
be located.
Therefore, the database system has been
modified, creating new structures for storage
and search for all this information.
This subject is treated in a simple way, how are
mined this information in a process called data
mining, where some major parts of this process
are explained briefly, to a logical understanding
of the subject itself.
Keywords: Data mining, knowledge discovery
in databases, database.
2. INTRODUÇÃO
Em 1989 o termo KDD (Knowledge
Discovery in Databases - Descoberta de
Conhecimento em Banco de Dados) foi
aceito formalmente, comoreferência a busca
de conhecimento em base de dados.
(Netto, Matos, 1998, p.25)
Sendo considerada a principal etapa no
processo de KDD, a mineração de dados é o
método central responsável pela busca dos
dados extremamente relevantes nesse tipo
de pesquisa de dados.
Nesse processo,são aplicadas técnicas para
extrair os modelos de dados utilizando
algoritmos e softwares disponíveis no
mercado, que dependem do tipo de tarefa a
ser realizada para o processo de mineração
de dados.
O processo de KDD precisa seguir algumas
fases necessárias comopré-processamento,
mineração de dados e pós-processamento.
O pré-processamento consiste em
solucionar problemas nos dados eliminando
inconsistências e dados redundantes,
verificar dados muito diferentes em relação
ao contexto dos dados e recuperar dados
incompletos. Especialistas com
conhecimento profundo da aplicação são
muito importantes nessa fase, pois definem
a avaliação dos resultados.
A Mineração de Dados ou do inglês Data
Mining, tem como referência uma forma de
garimpagem ou uma forma de descobrir
novas informações de dados em grandes
quantidades, seguindo algumas regras.
Um exemplo de mineração de dados seria
como um agrupamento de documentos
semelhantes, resultantes de um sistema de
busca, onde, de acordo com seu contexto,
poderia descobrir se certos nomes aparecem
com mais frequência em determinadas
regiões de uma cidade.
A Mineração de dados tem uma forma
analítica para a exploração de dados, onde o
objetivo orienta-se em procurar padrões que
sejam interessantes entre os dados, para
que possam ser utilizados para definir uma
estratégia de negócio ou um comportamento
pouco frequente para uma avaliação.
O pós-processamento é a etapa onde o
conhecimento que foi obtido na etapa de
mineração dos dados será tratado, com o
objetivo de facilitar a interpretação e
avaliação, feita pelo homem, sobre a
utilidade do conhecimento descoberto.
MINERAÇÃO DE DADOS
De um conjunto de dados gerados na etapa
de pré-processamento, será definida qual
tarefa de mineração será utilizada.
Técnicas e algoritmos são utilizadas nessa
fase e a escolha depende do tipo de tarefa
de KDD deve ser realizada.
Esses dados precisão ser preparados para
poder gerar dados significativos para as
decisões de negócios. (Elmasri, Navathe,
2004, p. 625)
Para facilitar a preparação dos dados
algumas etapas são divididas em heurísticas
e estatísticas, tais como: Algoritmos
Genéricos, Redes Neurais e Modelos
Estatísticos e Probabilísticos.
A Tarefa de mineração utilizada no processo
de KDD está ligada à forma com que os
dados foram pré-processados.
Determinados algoritmos possuem
restrições quanto aos tipos de variáveis
envolvidas no problema. O uso de diferentes
técnicas e algoritmos para executar uma
mesma tarefa também pode produzir
diferentes resultados.
Segundo Netto e Matos (1998, p.26) existem
cinco principais tarefas de mineração, a
saber: Sequência, Associação,
Classificação, Detecção de desvios e
Clusterização.
Descoberta de Sequência - É utilizada uma
verificação por eventos ou ações em
sequências, onde, padrões de associações
entre eventos são encontrados, com certas
relações de tempo, identificando-se uma
ordem. Alguns dos métodos para esse fim
são utilizados com algoritmos: Prefix Span,
Generalizai Sequencial Pattern e Spirit.
Descoberta de associação - Englobando a
busca por itens que ocorram frequentemente
de forma simultânea em transações do
banco de dados. O exemplo mais clássicode
associação foi a aplicação em uma grande
rede de supermercados no qual descobriu-se
que um número razoável de compradores de
fralda também compravam cerveja em finais
de semana com jogos transmitidos pela
televisão. Dentre os métodos de associação
têm-se os algoritmos: Apriori, Apriori TID e
Direct.
3. Hierarquias de Classificação - Com um
conjunto de eventos que já existe, cria-se
então uma hierarquia de classes. Podendo
ser aplicada em registros novos, quando
descoberta, prevendo a classe à qual
pertence esses registros.
Comportamentos observáveis, em históricos
de empresas que analisam créditos de
clientes que pagam em dia e os
inadimplentes, temos então duas classes
sendo avaliadas, conforme uma hierarquia
pré-definida para a relação de pagamento.
Identificar de maneira correta cada cliente,
consiste de uma aplicação que descubra
uma função partindo de seus dados, em uma
classe, para esse resultado.
Para efetuar essas classificações alguns
métodos são utilizados com os algoritmos:
Classificadores Bayesianos, Árvores de
Decisão,Back Propagation e Redes Neurais.
Detecção de desvios – É a identificação do
conteúdo do banco de dados, verificando
anormalidades referentes a padrões com
mudanças muito grandes, como a de clientes
com contas bancárias, que efetuam um
saque com uma quantia muito elevada,
diferente do comportamento normal. Para
detecção dessa forma de análise chamada
de outliers utiliza-se o algoritmo Nested.
Clusterização - separa os conteúdos dos
registros em clusters ou divisões de uma
coleção de objetos semelhantes. O objetivo
é particionar os registros do banco de dados,
formando subconjuntos. Dessa forma são
separadas propriedades de informações de
cada registro, agrupando somente as que
pertencem a esse subconjunto. Como
característica dessa forma de análise, tem-
se o que se chama de aprendizado por
observação, onde, observa-se os clusters
como representação de classes que não tem
definição inicial no processo de aprendizado,
ou seja, cada parte do conjunto será
analisada como blocos de informações,
seguindo as características das
propriedades semelhantes, definidas por
observação inicial, para todo o conteúdo
analisado, formando subconjuntos conforme
as informações forem se agrupando.
CONCLUSÃO
Como uma parte muito importante dentro do
KDD, a mineração de dados apesar de sua
complexidade, em se tratando de formas
analíticas no processo de seleção de
informações cruciais no que diz respeito a
descoberta de conhecimento, dentro de uma
estrutura de banco de dados com imenso
conteúdo. Sempre existiu a necessidade de
um mecanismo facilitador como esse, sendo
fundamental em um mundo na era da
informação, uma pesquisa de forma mais
prática acelerando a busca para o que é
relevante, para o mundo dos negócios.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant B.
Sistemas de bancos de dados. 4ª Edição São
Paulo: Pearson Addison Wesley, 2005.
NETTO, Marcio Marcenes; MATOS, Tauller
Augusto de Araújo. Mineração de Dados na
Prática. Rio de Janeiro: Revista SQL
Magazine – Devmedia, 1998.