Data mining

Mineração de dados, ou data mining, é o processo de análise de conjuntos de dados que tem por objetivo a descoberta de padrões interessantes e que possam representar informações úteis. Um padrão pode ser definido como sendo uma afirmação sobre uma distribuição probabilística. Estes padrões podem ser expressos principalmente na forma de regras, fórmulas e funções, entre outras.

O interesse por este tipo de informação se deve principalmente ao fato de que as empresas e organizações estão coletando e armazenando grandes quantidades de dados como conseqüência da queda dos preços de meios de armazenamento e computadores e do aumento da capacidade de ambos. A popularização na utilização de armazém de dados, ou data warehousing, que são grandes bancos de dados criados para análise e suporte à decisão, tende a aumentar ainda mais a quantidade de informações disponível. Os métodos tradicionais de análise de dados, como planilhas e consultas, não são apropriados para tais volumes de dados, pois podem criar relatórios informativos sobre os dados, mas não conseguem analisar o conteúdo destes relatórios a fim de obter conhecimentos importantes.

4.1. Tipos de Padrões

Os dois objetivos de mais alto nível da mineração de dados tendem ser a predição ou a descrição. Os padrões preditivos são encontrados para resolver o problema de predizer o valor futuro ou desconhecido de um ou mais atributos do banco de dados a partir do valor conhecido dos demais atributos. Os padrões descritivos, ou informativos, têm por objetivo encontrar padrões interessantes, de forma interpretável pelo homem, que descrevam os dados.

A importância relativa de ambos os tipos para uma aplicação particular de mineração pode variar consideravelmente, porém, no contexto da descoberta de conhecimento em bancos de dados, os padrões descritivos tendem a ser mais importantes do que os preditivos. Por outro lado afirmam que este tipo de padrão é mais difícil de avaliar, pois seu valor verdadeiro não deixa