Mineração de dados

Marcos Albrecht
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Marcos Albrecht
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Mind Map on Mineração de dados, created by Marcos Albrecht on 05/16/2015.

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Mineração de dados
  1. é uma das alternativas mais eficazes para extrair conhecimento a partir de grandes volumes de dados
    1. A mineração de dados usa análise matemática para derivar padrões e tendências que existem nos dados
      1. também conhecida pelo termo inglês data mining
        1. identificar fatores e tendências-chave
          1. auxiliar a tomada de decisões sobre estratégia e vantagens competitivas
            1. KDD - Descoberta de conhecimento em base de dados
              1. É um processo de varias etapas, não trivial, interativo e iterativo, para identificar padrões compreensíveis
                1. O processo KDD é feito através de limpeza, integração, seleção, transformação, mineração e apresentação do conhecimento
                  1. Classificação de uma aplicação de KDD quanto ao objeto
                    1. Descrição
                      1. Predição
                      2. Técnicas derivadas de duas áreas. Estatística e Inteligência artificial
                        1. Mineração de dados é a exploração de dados por meio automático ou semi-automático
                          1. é a análise e descoberta de padrões escondidos nos dados
                            1. Tarefa mineração de dados: Agrupamento, associação, classificação, Regressão e previsão
                              1. 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. Aplicações
                                  1. 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
                                    2. Tipos de algorítimo na miineração dos dados
                                      1. Supervisionado - conhecimento prévio sobre o padrão desejado
                                        1. Não supervisionado - Nenhum conhecimento prévio sobre o padrão desejado. Os métodos encontram padrões existentes nos dados explorados
                                    3. é a análise da dados indutiva
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