1Acadêmicos: Eduardo Moro e Johnatan Etges

Conceitos

Data Warehouse

Funcionamento de Data Mining

Data Mining

Mineraçãode Dados

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CONCEITO Acumulo excessivo de

dados;

Data Warehouse;

Imprecisão e Ilegibilidade dos dados;

Valorização da Informação.

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CONCEITO Dados Vasculhados

para achar tendências e padrões;

Busca Demorada e sujeita a erros;

Necessidade de softwares ligados a massa de dados.

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CONCEITO

Dados

Informação

Conhecimento

Decisões

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DATA WAREHOUSE – DATA MINNING

Repositório de informações;

Integra os dados;

Suporta decisões;

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DATA WAREHOUSE – DATA MINNING

Segundo Bill Inmon, existem 4 caracteristicas que definem Data warehouse:

Orientado ao assunto;

Integrado;

Variação em relação ao tempo;

Não-volatilidade;

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DATA WAREHOUSE – DATA MINING

Tendência para mercados futuros;

Técnicas de análise e extração de dados;

Organizar os dados operacionais

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DATA WAREHOUSE – DATA MINING

Coleção de dados derivados dos dados operacionais;

Armazenagem de dados analíticos, informacionais e gerenciais;

Apresenta duas maneiras de armazenamento, detalhados ou resumidos.

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DATA WAREHOUSE – DATA MINING

Compostos por dois ou mais sistemas integrados;

Armazenagem física de dados de anos anteriores;

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FUNCIONAMENTO DO DATA MINING

Carregam e fazem a limpeza dos dados para depois enviarem para os Data WareHouse;

No Data Warehouse, não podemos modificar os dados.

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FUNCIONAMENTO DO DATA MINING

• Pontos Importantes do data Mining: Definir a

armazenagem de forma correta;

Ter pessoas da equipe de modelagem, na equipe de data mining;

Informações com credibilidade.

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FUNCIONAMENTO DO DATA MINING

Conceitos com coerência entre os vários sistemas;

Conflitos de dados na parte operacional e analítica;

Apresentação de conceitos com clareza.

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DATA MINING

Auxilia o empresário a descobrir filões de mercado;

Prover infinitas comparações entre dados;

É, basicamente a aplicação de técnicas estatísticas.

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DATA MINNING – Análise de Cluster

Agrupa informações homogêneas de grupos heterogêneos;

Conseguimos perceber as características de cada grupo.

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DATA MINNING - Regressão

Prever tendências futuras;

Utiliza dados históricos;

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DATA MINNING – Redes neurais

Representações internas de padrões encontrados nos dados;

“Neurônios” organizados em camadas que “aprendem” com repetidas modificações.

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DATA MINNING – Redes Neurais

Superfícies equacionais complexas;

Periodicamente ajustam-se os parâmetros que definem as camadas;

Após vários ajustes uma superfície se aproxima dos pontos dos grupos de dados.

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DATA MINNING – Estatísticas descritivas

Usadas para descrever itens;

É uma técnica muito útil, mas que se torna mais forte casada com outras do pacote de Data Mining;

Obrigado!

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