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27/10/2011

Extração de Informações

Sistema de apoio a Decisão 7º - Semestre - Sistemas de Informação

7º - Semestre - Sistemas de Informação

Aula-09

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Sistema de Apoio a Decisão

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Por que extrair informações Grande quantidade de dados armazenados eletronicamente;  Necessidade de encontrar novos padrões transformar dados invisíveis, presentes nestas grandes quantidades de dados, em informações úteis e conhecimentos que possam ser aplicados como suporte a tomada de decisão ou a avaliação de resultados. Sistema de Apoio a Decisão

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Por que extrair informações (cont.)



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 A grande e rápida expansão dos dados excedem a capacidade de compreensão habitual.  análise baseada em dados visíveis e intuição; “dados mortos” ou arquivos raramente visitados com valiosos conhecimentos.

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Evolução até a Mineração de dados

Evolução até a Mineração de dados Resultado da evolução natural da tecnologia de informação.  Banco de Dados  Coleção e criação de Banco de Dados  Sistemas de gerenciamento, armazenamento, recuperação e processamento de dados  Sistemas de banco de dados avançados  Sistemas de banco de dados em web  Mineração de dados. 

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O que é mineração de dados ?

O que é mineração de dados ? Busca de conhecimento ou padrões inteligentes em bancos de dados.  transformar dados ocultos em informações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados.  Passo essencial no processo da Descoberta do Conhecimento em Base de Dados. 

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O que é mineração de dados ?

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Mineração de dados - Sinônimos mineração de dados  busca do conhecimento em bases de dados  extração do conhecimento  análise de dados  Knowledge Discovery in Database – KDD. 

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Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados ( um processo KDD)

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Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados (um processo KDD)

Seleção Pré-processamento  Transformação  Dataminig  Interpretação e avaliação dos resultados  

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Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados (um processo KDD) Seleção  consiste na seleção de dados necessários para a tarefa de análise.  Compreensão do domínio e dos objetivos da tarefa;  Criação do conjunto de dados envolvendo as variáveis necessárias; Prof. Waldiney Nogueira

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Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados (um processo KDD)

Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados (um processo KDD) Pré-processamento  Consiste na limpeza (retirada de ruídos e informações julgadas desnecessárias) e na integração (reconfiguração dos dados para assegurar formatos consistentes) dos dados.  Operações como identificação de ruídos, outliers, como tratar falta de dados em alguns campos, etc. Prof. Waldiney Nogueira

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Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados (um processo KDD)

Transformação

Mineração de dados

transforma os dados para um formato  Datamining apropriado. Esta depende da técnica datamining usada.  redução de dimensionalidade;  combinação de atributos;

 aplicação de métodos inteligentes para a extração de para de padrões de comportamento dos dados.  Escolha e execução do algoritmo de aprendizagem de acordo com a tarefa a ser cumprida.



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Mineração de dados – Etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados (um processo KDD) Análise tradicional de dados

Interpretação e avaliação

sistemas de informação com o objetivo de manter os dados em um local seguro e possível recuperação. 

Identificado os padrões pelo sistema, estes são interpretados em conhecimentos, os quais dará suporte a tomada de decisões humanas.  Interpretação dos resultados, com possível retorno aos passos anteriores; 

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Mineração de dados extração de conhecimento das informações armazenadas. 

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Técnicas de mineração de dados

Mineração de Dados e Análise Tradicional de dados

Existe diversos tipos de técnicas e de algoritmos para mineração de dados.  A escolha dependerá da tarefa a ser executada.  Banco de dados que se trabalha  Tipo de conhecimento a ser explorado 

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Técnicas de mineração de dados

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Tarefas de Mineração de dados 

As tarefas de mineração de dados podem ser aplicadas ao tipo de extração do conhecimento a ser solucionado. 

Classificação Associação  Agrupamento  

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Técnicas de mineração de dados

Tarefas de Mineração de dados

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Classificação

Descobrir uma função que mapeie um conjunto de registros em um conjunto de rótulos categóricos predefinidos (classe).  Uma vez descoberta, tal função pode ser aplicada a novos registros de forma a prever a classe a que tais registros se enquadram.  EX: financiadora.  Ferramentas: Redes Neurais, Árvores de Decisão, Estatística (análise combinatória e Regressão Lógica) e algoritmos genéticos .

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Tarefas de Mineração de dados

Tarefas de Mineração de dados 



Descoberta de Associação:



abrange a busca por itens que freqüentemente ocorram de forma simultânea. Ex: carrinho de supermercado. Ferramentas: regras de associação (Algoritmo APRIORI)

 

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Agrupamento:

Separar os registros de uma base de dados em subconjuntos ou clusters, de tal forma que os elementos compartilhem de propriedades comuns que os distingam de elementos de outros clusters.



O objetivo nessa tarefa é maximizar a similaridade intracluster e minimizar a similaridade intercluster.  Diferente da tarefa de classificação, que tem rótulos predefinidos, a clusterização precisa automaticamente identificar os grupos de dados aos quais o usuários deverá atribuir rótulos. 

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Tarefas de Mineração de dados  





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Exercícios

Agrupamento : Agrupar é baseado em medidas de semelhança, definir quantas e quais classes existem em um conjunto de entidades. Ferramentas: Redes Neurais, Estatística (Análise de Conglomerados (cluster Analysis)), Algoritmos Genéticos. Alguns algoritmos: K-means, K-Modes, dentre outros.

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1. 2.

3. 4.

O que é mineração de dados? Na mineração de dados quais são as etapas do descobrimento em grandes quantidades de dados? Faça uma comparação entre análise tradicional de dados e mineração de dados? Dentro das tarefas de mineração de dados explique: classificação, associação e agrupamento.

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FIM Prof. Waldiney Nogueira

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