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Material Exclsuivo -Mineração de dados e Cia Parte 11

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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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