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Material Exclsuivo -Mineração de dados e Cia Parte 6

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____________________________________PROF WASHINGTON_____________________________INFORMÁTICA 
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AUTORIA: PROF. WASHINGTON LUIS – INFORMÁTICA PARA CONCURSOS – wasfloripa@hotmail.com 
5 
 
MATERIAL EXCLUSIVO PD 
 
 
 
 
FASE 4) KDD & DATA MINING Knowledge 
Discovery in Data bases DESCOBERTA DE 
CONHECIMENTO DE DADOS 
A Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) é o 
processo NÃO-TRIVIAL ( Precisa do ser humano não é um 
processo fácil mesmo em casos não-supervisionados) 
interativo para identificar nos dados novos padrões que sejam 
válidos, novos, potencialmente úteis e interpretáveis e 
Interativos pois precisam da ação humana no processo. 
 
Ou seja, a mineração que iremos ver mais a frente é parte 
integrante de um KDD que é algo maior. A função básica do 
KDD é a PREPARAÇÃO FINAL DOS DADOS para que só 
então sejam MINERADOS. 
Caraterísticas importantes: 
• Não-Trivial – não é fácil é uma arte! 
• Iterativo – repetições para aprender 
• Interativo – interferência do humano 
• Usado para encontrar padrões e regras úteis 
PORQUE NÃO É TRIVIAL: 
É um processo não-trivial porque envolve decisões para definir 
as variáveis para se chegar ao resultado desejado. Ou seja, é 
fundamental a ação humana, mesmos nos processos não-
supervisionados pode ocorrer. 
A mineração é uma arte, portanto não é trivial precisa do 
humano pois ele define o problema o algoritmo acha padrões, 
mas quem vai dizer o que serve e o que não serve é o 
humano. 
E esse processo envolve algumas fases que você deve 
decorar são elas: 
Fase: Seleção : Aqui onde selecionamos os dados para serem 
transformados. Todos que serão usados para a mineração. 
 
Pense na PC parte 1 : A polícia pega os dados que serão 
usados na descoberta de um crime. 
Fase: Pré-processamento Pré-processamento e limpeza de 
dados: ◦ operações básicas de remoção de ruído é aqui que são 
retirados informações ou dados desnecessários 
Pense na PC parte 2 : A polícia pega somente o que é 
importante é feito a limpeza. Uma agenda, uma chave ou 
um tapete, algo que estava no momento do crime que não 
era relevante para a investigação 
Fase: Transformação Redução e Transformação dos 
dados: ◦ procura de atributos úteis nos dados tendo em 
consideração os objetivos a que se destinam. É nesta fase de 
transformação que os dados são padronizados em um formato 
único por exemplo: Datas com 2 dígitos no ano no final serão 
agora 4 digitos. 01/01/21 → 01/01/2022 se o nome é completo, 
coloca-se o nome completo. Se precisa de CPF coloca-se o 
CPF 
Pense na PC Parte 3 : A polícia pega os dados e coloca 
exatamente como se pede o padrão: Nome completo, CPF, 
data com 4 digitos no final. 
Fase: Mineração de dados : Adaptação dos dados para a 
tarefa de MD que se deseja seguindo as técnicas que já 
falamos. É aqui que iremos pegar os dados já organizados e 
padronizados pelas fases anteriores e encontrar um padrão, 
pois a mineração é pra isso. ENCONTRAR PADRÕES E 
REGRAS em uma base de dados. 
 
Como vimos até agora o processo de descoberta de dados, o 
KDD envolve fases e a mineração é parte destas fases. 
FASE 5) DATA MINING – MINERAÇÃO DE 
DADOS 
Vamos extrair, analisar e tomar decisões! Peneirar até 
encontrar o tesouro! Agora uma das fases do KDD é a 
mineração de dados e vamos falar dela abaixo: 
CONCEITO DE MINERAÇÃO DE DADOS: 
Técnica para extração de padrões consistentes a partir de uma 
grande quantidade de dados geralmente dentro de DATA 
WAREHOUSES ou outras fontes como DATA MART, BIG 
DATA etc, capazes de gerar informação útil e insights valiosos. 
Com isso, é possível produzir estudos e relatórios realmente 
úteis para o negócio. 
Sabe aquele ditado que diz que informação vale ouro? Por trás 
desse dito popular está a ideia de que uma informação 
realmente útil é valiosa. Mas o que é valioso? 
Algo escasso, que não está facilmente à vista e precisa ser 
minerado entre aquilo que não tem tanto valor. É ai que entra 
o sistema DATA MINING um dos subtipos de Bussiness 
Intelligence disponíveis para tomada de decisões. 
Continuamos no próximo material. 
Prof. Washington 
mailto:wasfloripa@hotmail.com
https://distrito.me/dataminer-dados-estudo/