Data mining

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Introdução ao Data Mining

Gustavo R. C. Ferreira, Marcelo S. da Silva, Roger Renan B. Camargo

Universidade Luterana do Brasil (ULBRA)
Caixa Postal 96.501-595 – Cachoeira do Sul – RS – Brasil

gustavo_casanov@hotmail.com, marceloschsilva@gmail.com, renan.brendler@gmail.com








Resumo. Data Mining, ou Mineração de Dados, pode ser entendida como um processo deextração de informações, de forma semi-automática e sem conhecimento prévio, para encontrar padrões úteis dentro de um grande banco de dados. Ou seja, a mineração de dados faz parte do processo de “descoberta de conhecimento nos bancos de dados”. Alguns tipos de conhecimento descoberto de um banco de dados podem ser representados por um conjunto de aplicações. As aplicações mais utilizadas sãoaqueles que exigem algum tipo de previsão. Por exemplo, prever se uma pessoa que se candidatou a uma vaga de emprego, tem boas referências. Mas também se tem aplicações do tipo associações que são utilizadas quando se quer associar algo, como por exemplo, quando uma pessoa compra algo e o vendedor tenta vender um acessório junto. E também se tem a aplicação do tipo agrupamentos, que pode ser utilizadana detecção de doenças. O conhecimento pode ser representado também por hipóteses, regras, árvores de decisão, grafos, ou dendrogramas. Também mostraremos as importâncias e inovações que a Data Mining pode trazer para dentro das empresas. Este artigo se propõe a abordar de maneira introdutória, o assunto Data Mining, sua utilização, aplicações e alguns conceitos complementares necessários aoentendimento do assunto.




1. Introdução




O Data Mining surgiu de uma necessidade. Com inovações a cada dia que passa, os sistemas computacionais geram grandes quantidades de informações. A Mineração de Dados como também é chamada, surgiu como ferramenta com grande disponibilidade de dados armazenados eletronicamente onde existem grandes volumes dessas informações úteis para seremaproveitadas para prever um conhecimento futuro e assim, ir além do armazenamento explícito de dados. Para administrar essa quantidade de informações, utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre esses dados. Seu objetivo é encontrar, automaticamente, padrões, anomalias e regras com o propósito de transformar dados, aparentemente ocultos, eminformações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados. Uma empresa com a Data Mining é capaz de criar parâmetros para entender o comportamento do consumidor, identificar afinidades entre as escolhas de produtos e serviços, prever hábitos de compras e analisar comportamentos habituais para detectar fraudes. Isso busca dar subsídios á empresa com conhecimento novo e útil acerca doseu ambiente. É considerado um plano estratégico.


A mineração de dados busca conhecer melhor os clientes, seus padrões de consumo e motivações, resgata em organizações grandes o papel do dono atendendo no balcão e conhecendo sua clientela.


Através do Data Mining, esses dados agora podem agregar valor ás decisões da empresa, sugerir tendências, desvendar particularidades dela e de seumeio ambiente e permitir ações melhor informadas aos seus gestores.




2. Levantamento Bibliográfico



2.1 - DESCOBERTA DO CONHECIMENTO

A descoberta do conhecimento em base de dados, também identificada pela sigla do inglês (KDD) é a obtenção de conhecimento e informações úteis a partir de grandes conjuntos de dados armazenados em algum Banco de Dados.

Historicamente, oprocesso de encontrar padrões úteis em dados no seu estado bruto tem recebido diversos nomes, dentre eles a descoberta do conhecimento em bases de dados, mineração de dados, extração de conhecimento da informação, colheita de informação, arqueologia de dados e padronização de dados.

Este processo surgiu em 1989 com o objetivo de encontrar conhecimento implícito existente em bases de...
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