O documento apresenta uma palestra sobre mineração de dados com SQL Server. A agenda inclui introdução ao tema, tarefas, algoritmos, análise de resultados e demonstrações. Serão explicados conceitos como aprendizado supervisionado e não supervisionado, e algoritmos como KNN, K-Means e C4.5.

1. SQL Saturday #469 - Brasília
Mineração de dados com
SQL Server - Datamining
Rodrigo Ramos Dornel
rodrigo@rdornel.com
rdornel.wordpress.com, @rdornel

2. Patrocinadores
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3.  Mais de 10 anos com SQL Server
 Consultor na RDornel Data Platform Experts
 Professor Universitário – Univille
 MCT e MCSA
 MTAC Lead – Região Sul
 PASS Chapter
Apresentação pessoal
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4.  Introdução
 Tarefas
 Algoritmos
 Análise dos resultados
 SSAS e Excel
 Demos
Agenda
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5.  O que é Mineração de Dados?
 Quais os passos que eu preciso seguir?
 Que dados eu preciso?
 Que ferramentas?
Introdução
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6.  Mineração de Dados
 Machine Learning
 Business Analytics
 Business Intelligence
 Big Data
 Cientista de Dados
Introdução
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7.  KDD
Introdução
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8.  Previsão
 Tendência com base em histórico
 Descrição
 Engenharia reversa
Tarefas
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9.  Aprendizado
 Supervisionado
 Não supervisionado
Tarefas
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10.  Algoritmos
 KNN
 K-Means
 C4.5
 Apriori
Algoritmos
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11.  Algoritmos
 Como eu encontro o vizinho mais próximo?
 Exemplo do vizinho mais próximo.
 Distância euclidiana
Algoritmos
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12.  Análise dos resultados
 Acurácia  Verdadeiro X Previsto
 Suporte  Frequência que isso ocorre na base
conhecida
 Confidencia  Frequência que isso acontece nos
novos casos
Análise de Resultados
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13. DEMO
Mineração de Dados

14.  A mineração de dados é focado em gerar
modelos e tendências.
 Os resultados precisão ser avaliados por um
especialista.
 Podemos usar tarefas e sub tarefas.
 Dividir para conquistar
Conclusão
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15.  http://www.sqlserverdatamining.com/ssdm/
 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms167167.aspx
 http://mcitpsc.com.br/?p=12
Referências
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16. Dúvidas?
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17. Obrigado!!
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 rodrigo@rdornel.com
 @rdornel