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Introdução a mineração de dados (Motivações: Capacidade de coletar e…
Introdução a mineração de dados
Motivações: Capacidade de coletar e armazenar dados superou a habilidade de extrair e analisar conhecimentos
Base de dados = Mina | Dado, informação e conhecimento = Minerais preciosos
Dados = símbolos ou signos não estruturados
Informação = Agrega significado aos dados
Conhecimento = agregação de informações para tomada de decisões
KDD (knowledge discovery in databases) descoberta de conhecimento em bases de dados =/= Mineração de dados
KDD = seleção e integração das bases de dados, limpeza da base, seleção e transformação dos dados, mineração e avaliação dos dados
Mineração de dados = aplicação de algoritmos capazes de extrair conhecimentos a partir dos dados pré-processados
Base de dados = coleção de dados
Pré-processamento de dados = preparar os dados.
Limpeza (remoção de ruidos e dados inconsistentes)
Integração (combinação de dados obtidos a partir de múltiplas fontes)
Seleção (escolha dos dados relevantes)
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Validação do conhecimento = Avaliação dos resultados da mineração
Multidisciplinar e interdisciplinar
Visualiação
Estatística
Matemática
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Tarefas
Descritivas = caracterizam a propriedade dos dados
Preditivas = fazem inferência a partir dos dados objetivando predições
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Análise descritiva dos dados
Não requer nível elevado de sofisticação
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Predição: classificação e estimação
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DBA (database administrators) = administradores da construção e manuntenção das base de dados