BI - Mineração de Dados / Data Mining

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BI - Mineração de Dados / Data Mining
  1. Dado
    1. Dado é a estrutura fundamental sobre a qual um sistema de informação é construído.
    2. Informação
      1. Informação é qualquer dado estruturado, ou processado, que tem significado dentro de um contexto.
      2. Conhecimento
        1. Conhecimento é o termo abstrato usado para designar a compreensão de um indivíduo num domínio específico.
        2. Sabedoria
          1. Sabedoria é a capacidade de aplicarmos bem o conhecimento que possuímos.
          2. KDD - DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS
            1. é um processo, de várias etapas, não trivial, interativo e iterativo, para identificação de padrões compreensíveis, válidos, novos e potencialmente úteis a partir de grande conjunto de dados.
              1. Processo KDD é feito através de limpeza, integração, seleção, transformação, mineração, avaliação de padrões e representação do conhecimento
                1. Pré-Processamento
                  1. Mineração Dados
                    1. Pós-Processamento
                    2. A classificação de uma aplicação de KDD quanto ao objetivo
                      1. Predição: busca-se um modelo de conhecimento que permita, a partir de um histórico de casos anteriores, prever os valores de determinados atributos em novas situações.
                        1. Descrição: busca-se por um modelo que descreva, de forma compreensível pelo homem, o conhecimento existente em um conjunto de dados
                        2. O processo de mineração de dados, basicamente, utiliza técnicas derivadas de duas áreas de conhecimento: Estatística e Inteligência Artificial
                          1. Mineração de Dados, ou Data Mining, é a exploração e a análise de grandes quantidades de dados, por meio automático ou semi-automático, a fim de descobrir padrões e regras significativos
                            1. Mineração de dados é a extração de conhecimento a partir de um grande volume de dados ; é a análise e descoberta de padrões escondidos nos dados, usando meios automáticos ou semi-automáticos
                              1. tarefa mineração dados: Agrupamento, Associação, Classificação, Regressão e Previsão.
                              2. Tipos de algorítimo na miineração dos dados
                                1. Supervisionado: é realizado em função de um conhecimento prévio sobre o padrão desejado
                                  1. Não Supervisionado: sem nenhum conhecimento prévio sobre o padrão desejado. Os métodos encontram padrões existentes nos dados explorados. Agrupamento e Regras de Associação são exemplos de atividades de mineração de dados que se encaixam nesta categoria
                                  2. Ferramentas de Mineração Dados:Clementine (SPSS) Enterprise Miner (SAS) Intelligent Miner (IBM) Analysis Services (Microsoft) Darwin (Thinking Machines) PolyAnalist (Megaputer) Weka (Universidade de Waikato)
                                    1. Potenciais aplicações: Vendas e Marketing Identificar padrões de comportamento de consumidores Associar comportamentos à características demográficas de consumidores Campanhas de marketing direto (mailing campaigns) Identificar consumidores “leais
                                      1. Bancos Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito) Identificar características de correntistas Mercado Financeiro Minimizar prejuízos através de crédito a clientes de “confiança
                                        1. Médica Comportamento de pacientes Identificar terapias de sucessos para diferentes tratamentos Fraudes em planos de saúdes Comportamento de usuários de planos de saúde Planos diferenciados por perfil
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