Mineração de Dados

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  • 1. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCAnálise da Eficiência da Produção de Leite das Fazendas Brasileiras Utilizando Mineração de Dados Renan Marques dos Santos (xxrenan@gmail.com) Thiago Bellotti Furtado (thiagobellotti@gmail.com) Custódio Gouvêa Lopes da Motta (custodio.motta@iceçufjf.br)
  • 2. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCDescoberta de conhecimento em bancosde dados - KDD• Explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes.• Etapas: – Consolidação dos dados – Seleção e pré-processamento – Mineração de dados – Avaliação e interpretação
  • 3. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCMineração de dados - DM• É um conjunto de técnicas e ferramentas usadas para identificar padrões (conhecimentos) embutidos nos dados.• Os padrões extraídos devem ser válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis.• DM é usada principalmente quando a solução matemática é muito cara ou impossível (exemplo: problemas relacionados com a natureza).
  • 4. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCMineração de dados• Não é uma tecnologia nova, mas sim um campo de pesquisa multidisciplinar: Banco de Dados Data Warehouse Métodos Estatísticos Arquiteturas Paralelas Análise Multivariada Grid Computing Data Mining Lógica Fuzzy Visualização de Dados Redes Neurais Métodos Qualitativos Algoritmos Genéticos Aprendizado de Máquina Sistemas Especialistas
  • 5. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCO problema da produção de leite nasfazendas brasileirasInformações dispersas Coleta (Embrapa e FGV) Base de dados Pesquisas (estatísticas) MEDIDA DE EFICIÊNCIA
  • 6. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCProposta de análise de eficiência Base de dados MEDIDA DE EFICIÊNCIA Mineração de dados Avaliação e interpretação CONHECIMENTO
  • 7. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCCMaterial e Métodos1. Medida de eficiência e as Bases de dados contendo todas as fazendas do Brasil e separadas por região e por raça de gado.2. Softwares: Feature Selection e Weka.3. Tarefas de mineração: classificação de dados e seleção de características.Objetivos Principais1. Classificar as fazendas conforme suas produções de leite sejam de Baixa, Média ou Alta eficiência.2. Identificar as características que mais influenciam na eficiência da produção de leite e o grau de influência de cada uma delas.
  • 8. II Workshop de Trabalhos de Graduação e Pós-Graduação do DCC Agora eu tenho o conhecimento