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Beschreibung
Mindmap von Marcos Albrecht, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Marcos Albrecht
vor etwa 9 Jahre
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Mineração de dados
- é uma das alternativas mais eficazes para extrair
conhecimento a partir de grandes volumes de
dados
- A mineração de dados usa análise matemática para
derivar padrões e tendências que existem nos dados
- também conhecida pelo termo inglês data mining
- identificar fatores e tendências-chave
- auxiliar a tomada de decisões sobre
estratégia e vantagens competitivas
- KDD - Descoberta de conhecimento em base de dados
- É um processo de varias etapas, não trivial,
interativo e iterativo, para identificar padrões
compreensíveis
- O processo KDD é feito através de limpeza,
integração, seleção, transformação, mineração e
apresentação do conhecimento
- Classificação de uma aplicação de
KDD quanto ao objeto
- Descrição
- Predição
- Descrição
- Técnicas derivadas de duas áreas. Estatística e Inteligência artificial
- Mineração de dados é a exploração de dados
por meio automático ou semi-automático
- é a análise e descoberta de padrões escondidos nos dados
- Tarefa mineração de dados: Agrupamento, associação,
classificação, Regressão e previsão
- Ferramentas de Mineração Dados:Clementine (SPSS) Enterprise Miner
(SAS) Intelligent Miner (IBM) Analysis Services (Microsoft) Darwin
(Thinking Machines) PolyAnalist (Megaputer) Weka (Universidade de
Waikato)
- Aplicações
- Vendas e Marketing Identificar padrões de
comportamento de consumidores Associar
comportamentos à características demográficas de
consumidores Campanhas de marketing direto
(mailing campaigns) Identificar consumidores “leais
- Bancos Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito)
Identificar características de correntistas Mercado
Financeiro Minimizar prejuízos através de crédito a clientes
de “confiança
- Médica Comportamento de pacientes Identificar terapias de
sucessos para diferentes tratamentos Fraudes em planos de
saúdes Comportamento de usuários de planos de saúde
Planos diferenciados por perfil
- Vendas e Marketing Identificar padrões de
comportamento de consumidores Associar
comportamentos à características demográficas de
consumidores Campanhas de marketing direto
(mailing campaigns) Identificar consumidores “leais
- Aplicações
- Tipos de algorítimo na miineração dos dados
- Supervisionado - conhecimento prévio
sobre o padrão desejado
- Não supervisionado - Nenhum conhecimento prévio
sobre o padrão desejado. Os métodos encontram
padrões existentes nos dados explorados
- Supervisionado - conhecimento prévio
sobre o padrão desejado
- Mineração de dados é a exploração de dados
por meio automático ou semi-automático
- É um processo de varias etapas, não trivial,
interativo e iterativo, para identificar padrões
compreensíveis
- é a análise da dados indutiva
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