Mineração de Dados

Prospecção de dados (português europeu) ou mineração de dados (português brasileiro) (também conhecida pelo termo inglês data mining) é o processo de explorar grandes quantidades 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.
No campo da administração, a mineração de dados é o uso da tecnologia da informação para descobrir regras, identificar fatores e tendências-chave, descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados para auxiliar a tomada de decisões sobre estratégia e vantagens competitivas.1 2 3
Esse é um tópico recente em ciência da computação, mas utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e reconhecimento de padrões.
Índice [esconder]
1 Visão geral
2 Etapas da mineração de dados
2.1 Tipos de informação obtidos com a Mineração de Dados:
3 Localizando padrões
3.1 Exemplo prático
4 Exemplos Reais
4.1 Vestibular PUC-RJ
4.2 Estado civil x cargos de servidores da SEFAZ-AM
5 Ligações externas
5.1 Software
6 Ver também
7 Referências
Visão geral[editar | editar código-fonte]
A mineração de dados é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística, são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento. Esse conhecimento pode ser apresentado por essas ferramentas de diversas formas: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de decisão, grafos, ou dendrogramas.
O ser humano sempre aprendeu observando padrões, formulando hipóteses e testando-as para descobrir regras. A novidade da era do computador é o volume enorme de dados que não pode mais ser examinado à procura de padrões em um prazo razoável. A solução é instrumentalizar o próprio