Material Exclsuivo -Mineração de dados e Cia Parte 8

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AUTORIA: PROF. WASHINGTON LUIS – INFORMÁTICA PARA CONCURSOS – wasfloripa@hotmail.com 
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MATERIAL EXCLUSIVO PD 
 
Os objetivos servem para : IDENTIFICAR 
PROBLEMAS (Fraude) E DESCOBRIR 
OPORTUNIDADES ( MARKETING) 
Exemplo de mineração na navegação do dia a dia: 
1) Concurseiro clicou em um curso e agora toda hora 
aparece para você vários cursos de várias escolas! 
 
2) Quando você recebe um email de coisas que você na 
verdade estava procurando. 
 
3) Com base no seu clique em um loja online, essas 
informações são gravadas e cria-se padrões para que 
a empresa possa trabalhar seus métodos de 
marketing por exemplo e enviar mailing segmentados 
e direcionados ao público alvo. 
 
4) Outro exemplo são os LEADS ( formulários de 
pesquisa na web) que podem ser usados para 
mineração de dados. 
Programas ou Softwares usados para Mineração de 
dados: 
Os primeiros softwares para mineração de dados começaram a 
ser desenvolvidos em meados da década de 90, ainda em 
ambiente acadêmico. Hoje em dia já existem algumas dezenas 
de ferramentas comerciais para data mining, desenvolvidas por 
empresas como 
1) SAS (Enterprise Miner) 
2) IBM (Intelligent Miner) 
3) SPSS (Clementine). 
Além disso, diversos recursos para mineração de dados 
encontram-se disponibilizados nas versões mais recentes dos 
SGBD’s ( SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE 
DADOS) : 
1) Oracle 
2) SQL Server. 
ESTATÍSTICA NA MINERAÇÃO: Importante frisar que a 
mineração usa a estatística e é importante você ler um pouco 
sobre métodos estatístico para compreender melhor o processo 
de mineração. 
TÉCNICAS / REGRAS DE MINERAÇÃO DE DADOS: 
 
Existem diversas técnicas que podemos usar para minerar 
dados e obter o que se deseja. Memorize estas técnicas pois 
são solicitadas em concursos vamos a elas : 
FORMAS DE ANÁLISE USADAS NAS TÉCNICAS 
• Análise Preditiva: Envolve usar valores conhecidos 
para PREDIZER/PREVER Valores no futuro. 
Exemplo: Autorização do cartão de crédito e limite 
para a pessoa. 
A Previsão deve usar atributos conhecidos da 
pessoa: Idade, sexo, renda, débitos, histórico de pagamentos. 
• Análise Descritiva: Concentra em encontrar padrões 
que descrevem dados de forma compreensível. Não 
vai aqui predizer algo e sim fazer uma descrição de 
algo que já tenha na base de forma compreensível 
Exemplo: Produtos que são comprados juntos, ou efeitos 
colaterais do remédio escolhido pelo paciente, isso tudo estará 
na base de forma desordenada e a Análise descritiva irá 
reorganizar e mostrar. 
TÉCNICAS OU REGRAS DE MINERAÇÃO: 
• Regra da Classificação ( Preditiva - Supervisionado) 
• Regra da Regressão ( Preditiva ) 
• Clusterização ou Agrupamentos ( Descritiva ) 
• Associação ( Descritiva ) 
Vamos falar agora das mais pedidas em concursos! 
REGRA DA CLASSIFICAÇÃO: 
DETERMINA EM QUAL CLASSE UM CONJUNTO DE DADOS 
PERTENCE! 
 
Características importantes para você lembrar desta regra: 
• Preditiva: Ela prevê algo no futuro 
 
• Já existem classes pré-definidas ou seja eu digo 
quais animais são mamíferos e quais são répteis e o 
algoritmo irá fazer a distribuição. 
 
• Aprendizado Supervisionado: Ou seja precisa de 
um usuário final para ensinar o algoritmo. 
 
Utilizada para recuperar sobre informações importantes sobre 
dados e metadados e classifica os itens em diferentes classes. 
Vários algorítimos são aplicados na tarefa de classificação, mas 
os que mais se destacam são as Redes Neurais 
 
Exemplo: Classificar um cogumelo como sendo venenoso 
ou não, reconhecimento de caracteres , estudantes pela 
análise facial. 
 
 
Continua no próximo material Galera! 
Prof. Washington 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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