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____________________________________PROF WASHINGTON_____________________________INFORMÁTICA __________________________________________________________________________________________________________________________ AUTORIA: PROF. WASHINGTON LUIS – INFORMÁTICA PARA CONCURSOS – wasfloripa@hotmail.com 10 MATERIAL EXCLUSIVO PD DIFERENÇA ENTRE CLASSIFICAÇÃO X AGRUPAMENTO: Vamos dar um exemplo abaixo veja: Vamos aplicar a Classificação neste conjunto de animais, ficaria assim: 1 – Na classificação os animais seriam divididos em grupos informados pela ação humana ( supervisionado) ou seja o operador irá informar quem são os PATOS, CABRAS, GALINHAS, OVELHAS, COELHOS e ai o Algorítimo irá com base nesta pré-classes informadas fazer a separação, por meio da APRENDIZAGEM no caso SUPERVISIONADA. 2 – Agrupamento: No Agrupamento ele sozinho irá determinar os grupos , irá perceber que quem tem 2 patas e penas são as AVES e quem tem 4 patas mas ele aprendeu isso sozinho, o Algoritmo portanto é NÃO SUPERVISIONADO na Aprendizagem. EM RESUMO DATA MINING: O data mining fornece um conjunto de possibilidades que ajudam a empresa a se preparar para o futuro, descobrindo novas oportunidades e melhorando o desempenho do negócio. Pode ser aplicado a diversas questões relacionadas ao comportamento do consumidor de qualquer segmento, assim como na detecção de fraude, na análise de risco de crédito e até para identificar efeitos de medicamentos em testes clínicos. Ele permite que elas conheçam melhor seus clientes, os padrões de consumo que eles apresentam e suas motivações. Com isso, é possível traçar tendências, descobrir particularidades do seu meio ambiente e dar aos gestores subsídios precisos e confiáveis para auxiliar na tomada de decisão. Veja algumas aplicações possíveis do data mining em diversos segmentos: • identificação do perfil dos possíveis compradores de determinado produto, para captação de clientes; • decisão sobre alocação de produtos nas prateleiras de acordo com o perfil de consumo dos clientes; • identificação de atividades suspeitas e prevenção a fraudes; • análise de competências dos candidatos a uma vaga; • previsão de volume de pacientes em determinada categoria. BUSINESS INTELLIGENCE E OLAP Business Intelligence é um conceito cunhado em meados de 1989 pelo Gartner Group – Instituto de Pesquisa e Análise do setor de Tecnologia da Informação, que defendera a criação do termo para “abrigar” todas as iniciativas de inteligência. Consideramos, então um conceito que define o processo que envolve o uso de tecnologias para coletar, armazenar, analisar e compartilhar as informações que serão bases para a gestão de um negócio. E, quando falamos sobre informações importantes, que auxiliam na gestão de um negócio, nos referimos à empresa baseada em dados, que usa dados sobre concorrentes, fornecedores, produtos, clientes e potenciais clientes, por exemplo, para auxiliar na tomada de decisão mais assertiva. Atualmente os conceitos de DATA MINING E OLAP, também podem ser considerados métodos para extração de dados de inteligência de uma empresa, o que os torna ferramentas de Business Intelligence. Continuamos na próxima aula Galera! Prof. Washington mailto:wasfloripa@hotmail.com
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