Técnicas de mineração

Páginas: 73 (18119 palavras) Publicado: 1 de outubro de 2012
Resumo
Mineração de Dados é uma área de pesquisa multidisciplinar, incluindo tecnologia de bancos de dados, inteligência articial, aprendizado de máquina, redes neurais, estatística,
reconhecimento de padrões, sistemas baseados em conhecimento, recuperação da informação, computação de alto desempenho e visualização de dados. Este curso é baseado em
um perspectiva de banco de dados e éfocalizado sobretudo sobre as técnicas para realizar
uma grande variedade de tarefas de mineração. Apresentamos algoritmos, técnicas de
otimização, importantes domínios de aplicação e também alguns aspectos teóricos da área
que podem ajudar no desenvolvimento de algoritmos para novas tarefas de mineração.5.1 Introdução
Mineração de Dados é um ramo da computação que teve início nos anos 80, quando
osprossionais das empresas e organizações começaram a se preocupar com os grandes
volumes de dados informáticos estocados e inutilizados dentro da empresa. Nesta época,
Data Mining consistia essencialmente em extrair informação de gigantescas bases de dados
da maneira mais automatizada possível. Atualmente, Data Mining consiste sobretudo na
análise dos dados após a extração, buscando-se porexemplo levantar as necessidades reais
e hipotéticas de cada cliente para realizar campanhas de marketing. Assim, uma empresa
de cartões de crédito, por exemplo, tem uma mina de ouro de informações: ela sabe os
hábitos de compra de cada um dos seus seis milhões de clientes. O que costuma consumir,
qual o seu padrão de gastos, grau de endividamento, etc. Para a empresa essas informações
sãoextremamente úteis no estabelecimento do limite de crédito para cada cliente, e além
disso, contém dados comportamentais de compra de altíssimo valor. Os seguintes pontos
são algumas das razões por que o Data Mining vem se tornando necessário para uma boa
gestão empresarial: (a) os volumes de dados são muito importantes para um tratamento
utilizando somente técnicas clássicas de análise, (b) ousuário nal não é necessariamente
um estatístico, (c) a intensicação do tráco de dados (navegação na Internet, catálogos
online, etc) aumenta a possibilidade de acesso aos dados.
Este minicurso tem como objetivo fornecer um apanhado geral das principais tarefas e técnicas de mineração de dados. Discutiremos algumas técnicas de otimização e
implementação de algoritmos de mineração de dadosreferentes a tarefas de regras de
associação, descoberta de padrões sequenciais, classicação e análise de clusters. Além
disto, discutiremos aspectos teóricos subjacentes a diferentes técnicas de mineração, que
possibilitarão o desenvolvimento de algoritmos de mineração para novas tarefas.
5.1.1 O que é Mineração de Dados
Anal, o que é Mineração de Dados ? Falando simplesmente, trata-se deextrair ou
minerar conhecimento de grandes volumes de dados. Muitas pessoas consideram o termo
Mineração de Dados como sinônimo de Knowledge Discovery in Databases (KDD) ou
Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados. Na verdade, KDD é um processo mais
amplo consistindo das seguintes etapas, como ilustrado na Figura 5.1:
1. Limpeza dos dados: etapa onde são eliminados ruídos e dadosinconsistentes.
2. Integração dos dados: etapa onde diferentes fontes de dados podem ser combinadas
produzindo um único repositório de dados.
3. Seleção: etapa onde são selecionados os atributos que interessam ao usuário. Por
exemplo, o usuário pode decidir que informações como endereço e telefone não são
de relevantes para decidir se um cliente é um bom comprador ou não.
4. Transformação dos dados:etapa onde os dados são transformados num formato
apropriado para aplicação de algoritmos de mineração (por exemplo, através de
operações de agregação).
5. Mineração: etapa essencial do processo consistindo na aplicação de técnicas inteligentes a m de se extrair os padrões de interesse.6. Avaliação ou Pós-processamento: etapa onde são identicados os padrões interessantes de acordo com algum...
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