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Mineração de Dados (Conceitos Avançados) - Coggle Diagram

- - - - Foco: aprender a reconhecer padrões complexos e tomar decisões
- - - - Metodologia não proprietária que pode ser aplicada livremente a qualquer projeto independentemente do tamanho ou tipo do negócio
  - - - Entendimento do Negocio (da empresa)
        
        Entendimento dos Dados
        
        Preparação dos Dados
        
        Construção do Modelo
        
        Teste e avaliação
        
        Implantação/Desenvolvimento
  - - - Entender qual é o problema que o negócio quer resolver, seus objetivos, como está a situação atual, quais são os requisitos do projeto, quais são as limitações, verificar se variáveis importantes são independentes, em qual forma será a entrega dos resultados, criterios de sucesso
  - - - Detectar subconjuntos interessantes para formar conhecimento
        
        Ou seja, explorar os dados disponiveis
        
        Ex: DW, BD Relacionais...
      - Definir como será a extração de dados
      - avaliar a qualidade dos dados
  - - - Ex:
        
        Transformação
        
        Limpeza e Organização de Dados
        
        Seleção de Tabelas
    - - Ocupa 70% do tempo/esforço
        
        Mesma coisa no DW
  - - - E execução da modelagem sobre o conjunto de dados preparados
        
        Q1621320
      - seleção das técnicas, ferramentas e algoritmos a serem utilizados
        
        Ex:
        
        Algoritimos:
        
        Arvores de Decisao, Redes Neurais
        
        Ferramentas
        
        IBM Intelligent Miner ; Oracle Darwin Data Mining Software
        
        Técnicas:
        
        classificação, uma regressão, uma associação, uma clusterização, etc.
  - - - Se der tudo certo, partir para a implantação