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Data Mining

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Seminário referente a disciplina de Banco de dados na UFRN

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Data Mining

  1. 1. Data Mining Autores Breno Fernandes (Bren0_fernandes@hotmail.com) Fabio Pereira (fabioeletrotec@hotmail.com) Natal, 14/10/2013 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN
  2. 2. Roteiro •Introdução •Desenvolvimento •Conceito. •Comparações. •Benefícios. •Limitações. •Aplicações. •Conclusão •Referência •Aspectos do projeto. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 2
  3. 3. Introdução •Princípio: Possuir dados, não é o suficiente, é preciso saber utilizá-los. •Os sistemas computacionais iniciaram a era da informação – a informação é composta por dados. •A manipulação eficiente de dados, auxilia na tomada de decisões mais rápidas. •Na década de 80, surge o conceito de mineração de dados. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 3
  4. 4. Conceito •O que é Data Mining? •Em que se baseia? •Por que se usar? Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 4
  5. 5. Conceito • Utiliza as seguintes técnicas: – Classificação. – Regressão. – Clustering. – Regras de associação. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 5
  6. 6. Conceitos • Classificação: – Construção de um modelo de dados através de uma curva de aprendizado e valores de atributos classificadores que permitem determinar novas classes de dados. Job Engineer Carpenter Income <30K Bad >50K Good Income <40K Bad >90K Good Doctor Income >100K <50K Bad Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN Good 6
  7. 7. Conceitos • Clustering – Através dessa ferramenta podemos separar em dois grupos todas os nossos dados, o primeiro grupo é composto daqueles que são similares entre sim(alocamos no mesmo cluster) e os que não são similares(alocados em outro cluster). Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 7
  8. 8. Conceitos • Regressão – Através de uma gama de dados podemos traçar uma função de aprendizado que mapeia de forma os nosso dados. – A partir desses dados podemos traçar a melhor curva que representa essa função. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 8
  9. 9. Conceitos • Regras de associação. – Através da analise do nosso banco de dados encontra padrões frequentes e correlações podemos definir regras que regem o acesso aos dados presentes no nosso banco. – Cria regras que descrevem como eventos diferentes ocorrem dependentes do outro. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 9
  10. 10. Comparação entre modelos • Sistema de gerenciamento de banco de dados – SGBD - Tem como função organizar e manipular os dados. - Utiliza apenas palavras chave para encontrar os dados desejados. - Retorna todos os resultados possíveis. • Data Warehouse - Trata grandes volumes de dados. - Normalmente aplicado a sistemas transacionais. - Devido ao tipo de sistema de aplicação , trabalha com bancos estáticos. • Data Mining - Trata grandes volumes de dados. - Trabalha com bancos dinâmicos. - Tem como função desconsiderar padrões específicos para conseguir criar padrões genéricos. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 10
  11. 11. Benefícios • Necessidade acessar informação da ordem de Peta. • Permite atribuir informação a um conjunto de dados existente. • Conjuntos de informações antigas podem ser utilizadas para gerar novos dados. • Através do Data Mining as empresas podem prestar serviços com maior qualidade e direcionamento aos seus clientes. • Não possui limitação de aplicação, partindo desde o mundo de P&D até aplicações em mercado, industria e saúde. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 11
  12. 12. Limitações • Necessita de parâmetros-guia adequados. – Caso contrário, o processo se torna lento. • Necessita de um banco de dados altamente confiável. – Sem redundâncias • Custo para implementação é relativamente alto. – Devido ao custo das ferramentas utilizadas na mineração. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 12
  13. 13. Aplicações Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 13
  14. 14. Conclusão • A quantidade de dados só tende a crescer com o surgimento de novas tecnologias. • Cada vez mais será necessário a presença de ferramentas como o Data Mining. • Em telecomunicações não será diferente visto a presença de sistemas smarts, estes que exigem uma grande carga de metadados. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 14
  15. 15. Bibliografia • Camilo, Cássio O.; Silva, João C.; Mineração de dados: conceitos, tarefas, métodos e ferramentas. UFG, 2009. • Cardoso,Olinda N. P.; Machado, RosaT. M. Gestão do conhecimento usando Data Mining. FGV,2007. • Cortês, Sérgio C.; Porcaro, Rosa M.; Lifschitz, Sérgio. Mineração de dados. PUC-Rio, 2002. • Goldschimidt, Ronaldo; Passos, Emmanuel. Data mining: um guia prático. Ed. Campus. • Navega, Sérgio. Princípios essenciais do data mining. Infoimagem, 2002. Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 15
  16. 16. Muito obrigado pela atenção  Departamento de Engenharia de Comunicações (DCO) - Curso de Engenharia de Telecomunicações (CETEL) - UFRN 16

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