Material Exclsuivo -Mineração de dados e Cia Parte 10

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____________________________________PROF WASHINGTON_____________________________INFORMÁTICA 
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AUTORIA: PROF. WASHINGTON LUIS – INFORMÁTICA PARA CONCURSOS – wasfloripa@hotmail.com 
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MATERIAL EXCLUSIVO PD 
 
 
 
 
 
Com base na tabela acima de associação podemos 
concluir que : 
 
 
 
Podemos concluir então que quem compra PÃO compra 
CERVEJA E CAFÉ e com base nisso o supermercado poderá 
colocar um gondola de CERVEJA E CAFÉ perto da padaria. 
Outra coisa super legal no dia a dia. :D 
 
MACETE IMPORTANTE! 
LEMBRE-SE DE ITEMSET: Sempre que falarmos sobre isso 
em concursos é um item que se relaciona a outra no banco de 
dados e isso é REGRA DE ASSOCIAÇÃO! 
 
 
REGRA DA REGRESSÃO : 
iiii... foi para análise de crédito filhinho! Analisando 
dados Futuros Técnica Preditiva de Análise de 
Dados. 
 
Compreende a busca por uma função que mapeie os registros 
de um banco de dados em um intervalo de valores numéricos 
reais. Com isso, é possível, por exemplo, estimar a soma da 
biomassa presente em uma floresta ou a probabilidade de um 
paciente sobreviver, considerando o resultado de um conjunto 
de diagnósticos de exames, o risco de determinados 
investimentos e até definir o limite de cartão de crédito para 
cada cliente de um banco. 
Esse processo é muito utilizado pelas linhas de crédito para 
determinar se um cliente irá ou não pagar um financiamento. O 
sistema analisa dentro de um banco de dados, as informações 
de pagamento daquele cliente, gerando uma 
estimativa/previsão para a empresa tomar uma decisão de dar 
ou não o crédito. 
 
REGRA DO AGRUPAMENTO OU 
CLUSTERIZAÇÃO: 
NETFLIX – Catálogo de filmes indicados. 
Esta técnica é parecida com a CLASSIFICAÇÃO mas a 
diferença é que as classes não são determinadas e o 
aprendizado é Não supervisionado, ou seja não precisa da 
interação de um humano. Essa técnica permite distribuir e 
separar em categorias ( CLUSTERS) uma informação 
analisando sozinho suas características. 
Lembre desta técnica quando falarmos de NETFLIX: Pois é 
usando o Agrupamento que a empresa de streaming consegue 
separar para você os filmes que você mais gosta, ou seja, as 
categorias de filmes mais assistidos e indicar outros naquele 
estilo. Exemplo se você gosta de filmes de DRAMA o algorítimo 
irá saber que a sua categoria é DRAMA e irá disponibilizar esse 
tipo de filme na sua playlist. 
Portanto para a prova anota as características: 
• Análise Descritiva: Descreve o que vê com base 
nos dados que o algoritmo classifica ou agrupa 
 
• Não – Supervisionada : Não precisa de ninguém 
para ensinar o algorítimo, ele aprende sozinho. 
 
• Coloca no mesmo grupo objetos similares 
NÃO CONFUNDA CLASSIFICAÇÃO, COM 
AGRUPAMENTO. 
Apesar de parecidas, pense que toda vez que uma 
técnica precisa de um humano para poder classificar e 
determinar grupos a qual uma informação pertence ela é 
SUPERVISIONADA já a CLUSTERIZAÇÃO / 
AGRUPAMENTO não precisa do HUMANO para para 
classificar e agrupar dados ele faz isso sozinho. 
Outras características do Agrupamento: 
• Pode ser Hierárquico 
o Dividido em grupos 
▪ Grupos são subdivididos 
Subgrupos 
• Formando uma árvore 
Exemplo: Podemos ter dois grupos principais chamados 
de RÉPTEIS E MAMÍFEROS e ai dentro destes outros 
subgrupos. 
• Pode ser Particionamento 
o Divide-se em X grupos. 
Continuamos na próxima aula Galera! 
Prof. Washington 
 
mailto:wasfloripa@hotmail.com