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A mineração de dados, ou Data Mining, é um conjunto de técnicas que permite analisar grandes volumes de dados e estabelecer relações entre eles. Sob o ponto de vista estatístico, a mineração de dados é vista como um conjunto de dados de grande volume, onde deseja-se estabelecer relações entre dados, aparentemente sem uma conexão lógica. Sob o ponto de vista de banco de dados, a mineração de dados tem o papel de viabilizar técnicas de conhecimentos, ou reconhecimento de padrões com o intuito de conseguir capturar informações das bases de dados. Já sob a perspectiva do aprendizado de máquinas, a mineração de dados opera para analisar dados e aplicar algoritmos. Os cinco tipos de problemas mais comuns abordados na mineração de dados são: classificação, regressão, predição, agrupamento e associação. A classificação é usada para classificar dados em categorias pré-definidas. A regressão é usada para prever valores numéricos. A predição é usada para prever eventos futuros. O agrupamento é usado para agrupar dados em grupos com características semelhantes. A associação é usada para encontrar relações entre diferentes conjuntos de dados. Para cada um desses problemas, existem diferentes técnicas de mineração de dados que podem ser usadas. Por exemplo, para a classificação, pode-se usar árvores de decisão, redes neurais ou algoritmos de Naive Bayes. Para a regressão, pode-se usar regressão linear ou regressão logística. Para a predição, pode-se usar redes neurais ou algoritmos de séries temporais. Para o agrupamento, pode-se usar k-means ou agrupamento hierárquico. E para a associação, pode-se usar regras de associação ou árvores de decisão. Em resumo, a mineração de dados é uma técnica importante para analisar grandes volumes de dados e estabelecer relações entre eles. Para cada um dos cinco tipos de problemas mais comuns abordados na mineração de dados, existem diferentes técnicas que podem ser usadas para obter resultados precisos e confiáveis.