artigo de mineração de dados

Uma análise comparativa entre as metodologias de mineração de dados: KDD, SEMMA e CRISP-DM Eduardo Pires Fernandes - 15/0165234 Departamento de Ciência da Computação - CIC Departamento de Engenharia de Produção - EPR Universidade de Brasília - UnB Brasília, Distrito Federal Email: eduardofernandes@aluno.unb.br Resumo—Este trabalho apresenta a definição de mineração de dados de acordo com os principais autores da área e faz uma análise técnica das principais metodologias existentes, que servem para explorar grandes quantidade de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. I. I NTRODUÇÃO O armazenamento de dados nos dias de hoje se tornou algo simples, visto a existência no mercado de várias tecnologias de banco de dados. Em decorrência desse grande volume de dados armazenado, surgiu a necessidade, além de se retirar as informações previamente conhecidas, de descobrir novos importantes padrões de dados que tem por finalidade na utilização de estratégias de negócios, bases de conhecimento e pesquisas. Atualmente existem diferentes metodologias para a descoberta de padrões de dados e neste artigo será realizado uma análise técnica e comparativa de três das principais metodologias existentes para esta finalidade, denominadas KDD, SEMMA e CRISP-DM. Para melhor compreensão, dividimos este artigo em seis seções e algumas subseções

de turista e o que foi feito para melhoria desse frequência usando esses dados podemos tomar decisões para que novas melhorias e novos planos sejam elaborados para aumentar a rotatividade de turistas em Maceió e manter os pontos turísticos receptivos para os mesmos. 2.Embasamento teórico 2.1.Mineração de dados Data mining ou Mineração de dados ´ e o processo de extração do conhecimento a partir de grandes volumes dados [Han and Kamber 2000]. Na realidade, a…

Regras que associam um atributo de uma relação a outro q Exemplo - base de dados de um supermercado § 72% de todos os registros que contêm itens A e B também contêm item C CRISP-DM n Projeto CRISP-DM q q CRoss-Industry Standard Process for Data Mining Concebido em 1996 por: n Daimer-Chrysler q n SPSS q q n Aplicava MD em suas operações de negócios Prestava serviço de MD desde 1990 Primeira ferramenta comercial de MD…

2.2 – O processo de geração de conhecimento médico ....................................................... 19 Capítulo 3 – Mineração de Dados .................................................................................... 21 3.1 – Descoberta e Exploração ............................................................................................ 21 3.2 – Tarefas e métodos ...................................................................................................... 22 3.3 –…

informações do DOU não favorece seu uso, uma vez que, o analista precisa adquirir os arquivos do jornal manualmente para em seguida realizar diversas buscas textuais simples, a procura de um atributo que pode, até mesmo, estar em diversos formatos. Um CNPJ, por exemplo, pode estar escrito formatado ou apenas com números. Só depois de realizar essas buscas, o analista pode cruzar as informações do diário com suas demais fontes. Este trabalho visa, através de um estudo da viabilidade de…

Universidade Federal de Pernambuco Graduação em Ciência da Computação Centro de Informática 2006.2 Conceitos, técnicas, ferramentas e aplicações de Mineração de Dados para gerar conhecimento a partir de bases de dados Aluno: Thiago Amorim (tmas@cin.ufpe.br) Orientador: Fernando da Fonseca de Souza (fdfd@cin.ufpe.br) “A verdadeira perfeição precisa ser imperfeita” – Noel Gallagher (Oasis) 2 RESUMO Este trabalho apresenta a análise de técnicas, ferramentas e…

algoritmos e análise dos resultados obtidos. De acordo com [ZB:91], é o processo, não trivial, de extração de informações, implícitas, previamente desconhecidas e potencialmente úteis, a partir dos dados armazenados em um banco de dados de forma a produzir conhecimentos. Ele descreve todo o processo de extração de conhecimentos dos dados ficando o DM restrito ao estágio de transformação de dados em informações através de diversas ferramentas que serão descritas na seqüência. De modo…

predição. Para Lans (1997), existe um passo que antecede a preparação de dados, trata-se da definição de objetivos. A Figura 2.2 representa o processo de descoberta de conhecimento. A seguir, os passos básicos do processo de descoberta de conhecimento são descritos. 1) Definição de Objetivos Neste passo, deve-se definir os objetivos de negócio que deverão ser alcançados com a mineração de dados e o que deverá ser feito com os seus resultados, como por exemplo: mudança de plano…

utilizando-se sistemas convencionais de gerenciamento de banco de dados. Em resposta a essa necessidade, surgiu o Data Mining (DM), também chamado de Mineração de Dados. Data Mining é uma tecnologia que emergiu da intersecção de três áreas: estatística clássica, inteligência artificial e aprendizado de máquina, sendo a primeira a mais antiga delas. Observa-se que o Data Mining é parte de um processo maior conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases) – em português, Descoberta de…

...... 43 3.3.2 Redes Neurais............................................................................ 44 4 OBJETIVOS........................................................................................................... 45 4.1 Objetivo Geral........................................................................................... 45 4.2 Objetivo Especifico................................................................................... 46 5…