06/07/2015 ConceitoseTcnicassobreDataMining

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Conceitos e Tcnicas sobre DataMining

Este artigo tem como objetivo introduzir os conceitosbsicos sobre a tecnologia Data Mining - Minerao deDados.

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DATAMINING

JeffersonRibeirodeCarvalho

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AlunodoCursodePsGraduaoemBancodeDadosRelacionais

UNEBUnioEducacionaldeBraslia

email:jeffbaiano@gmail.com,

RESUMO:Desdequeainformticatomoucontadenossasvidas,imensos

volumesdeinformaotmsidosistematicamentecoletadosearmazenados.A

simplesarmazenagemerecuperaodessainformaojtrazumgrande

benefcio,poisagorajnomaisnecessrioprocurarinformaoem

volumososeineficazesarquivosdepapel.Contudo,apenasrecuperar

informaonopropiciatodasasvantagenspossveis.OprocessodeData

Miningpermitequeseinvestigueessesdadosprocuradepadresquetenham

valorparaaempresa.Nestepequenoartigopretendemosexporalgunsdos

principaisconceitosqueestoportrsdessaimportantetecnologia.

IINTRODUO

DataMiningumadasnovidadesdaCinciadaComputaoqueveioparaficar.Com

ageraodeumvolumecadavezmaiordeinformao,essencialtentaraproveitaro

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mximopossveldesseinvestimento.Talvezaformamaisnobredeseutilizaresses

vastosrepositriossejatentardescobrirsehalgumconhecimentoescondidoneles.

Umbancodedadosdetransaescomerciaispode,porexemplo,conterdiversos

registrosindicandoprodutosquesocompradosemconjunto.Quandosedescobre

issopodeseestabelecerestratgiasparaotimizarosresultadosfinanceirosda

empresa.Essajumavantagemsuficientementeimportanteparajustificartodoo

processo.

IIDEFINIOEOBJETIVOS

DataMiningconsisteemumprocessoanalticoprojetadoparaexplorargrandes

quantidadesdedados(tipicamenterelacionadosanegcios,mercadooupesquisas

cientficas),nabuscadepadresconsistentese/ourelacionamentossistemticosentre

variveise,ento,validlosaplicandoospadresdetectadosanovossubconjuntosde

dados.Oprocessoconsistebasicamenteem3etapas:explorao,construode

modelooudefiniodopadroevalidao/verificao.

ApremissadoDataMiningumaargumentaoativa,isto,emvezdousuriodefinir

oproblema,selecionarosdadoseasferramentasparaanalisartaisdados,as

ferramentasdoDataMiningpesquisamautomaticamenteosmesmosaprocurade

anomaliasepossveisrelacionamentos,identificandoassimproblemasquenotinham

sidoidentificadospelousurio.

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Figura1.PassosdoDataMining

Emoutraspalavras,asferramentasdeDataMininganalisamosdados,descobrem

problemasouoportunidadesescondidasnosrelacionamentosdosdados,eento

diagnosticamocomportamentodosnegcios,requerendoamnimaintervenodo

usurio.Assim,elesededicarsomenteairembuscadoconhecimentoeproduzir

maisvantagenscompetitivas.

Comopodemosver,asferramentasdeDataMining,baseadasemalgoritmosque

formaaconstruodeblocosdeintelignciaartificial,redesneurais,regrasdeinduo,

elgicadepredicados,somentefacilitameauxiliamotrabalhodosanalistasde

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negciodasempresas,ajudandoasmesmasaconseguiremseremmaiscompetitivas

emaximizaremseuslucros.

IIIPRINCIPAISTCNICASDEDATAMINING

ODataMining(DM)descendefundamentalmentede3linhagens.Amaisantigadelas

aestatsticaclssica.SemaestatsticanoseriapossveltermosoDM,vistoquea

mesmaabasedamaioriadastecnologiasapartirdasquaisoDMconstrudo.

AsegundalinhagemdoDMaIntelignciaArtificial(IA).Essadisciplina,que

construdaapartirdosfundamentosdaheurstica,emopostoestatstica,tentaimitar

amaneiracomoohomempensanaresoluodosproblemasestatsticos.

EaterceiraeltimalinhagemdoDMachamadamachinelearning,quepodeser

melhordescritacomoocasamentoentreaestatsticaeaIntelignciaArtificial.

EnquantoaIntelignciaArtificialnosetransformavaemsucessocomercial,suas

tcnicasforamsendolargamentecooptadaspelamachinelearning,quefoicapazde

sevalerdassemprecrescentestaxasdepreo/performanceoferecidaspelos

computadoresnosanos80e90,conseguindomaisemaisaplicaesdevidossuas

combinaesentreheursticaeanliseestatstica.Machinelearningumadisciplina

cientficaquesepreocupacomodesignedesenvolvimentodealgoritmosque

permitemqueoscomputadoresaprendamcombaseemdados,comoapartirdedados

dosensoroubancosdedados.UmdosprincipaisfocosdaMachineLearnig

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automatizaroaprendizadoparareconhecerpadrescomplexosetomardecises

inteligentesbaseadasemdados.[1]

ODMumcampoquecompreendeatualmentemuitasramificaesimportantes.

Cadatipodetecnologiatemsuasprpriasvantagensedesvantagens,domesmo

modoquenenhumaferramentaconsegueatendertodasasnecessidadesemtodasas

aplicaes.

ExisteminmerasramificaesdeDataMining,sendoalgumasdelas:

Redesneurais:sosistemascomputacionaisbaseadosnumaaproximao

computaobaseadaemligaes.Nssimples(ou"neures","neurnios",

"processadores"ou"unidades")sointerligadosparaformarumarededensdao

termo"redeneural".Ainspiraooriginalparaestatcnicaadvmdoexamedas

estruturasdocrebro,emparticulardoexamedeneurnios.Exemplosdeferramentas:

SPSSNeuralConnection,IBMNeuralNetworkUtility,NeuralWareNeuralWorkPredict.

Induoderegras:aInduodeRegras,ouRuleInduction,referesedetecode

tendnciasdentrodegruposdedados,ouderegrassobreodado.Asregrasso,

ento,apresentadasaosusurioscomoumalistanoencomendada.Exemplosde

ferramentas:IDISdaInformationDiscoveyeKnowledgeSeekerdaAngossSoftware.

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rvoresdedeciso:baseiamsenumaanlisequetrabalhatestando

automaticamentetodososvaloresdodadoparaidentificaraquelesquesofortemente

associadoscomositensdesadaselecionadosparaexame.Osvaloresqueso

encontradoscomforteassociaosoosprognsticoschavesoufatoresexplicativos,

usualmentechamadosderegrassobreodado.Exemplosdeferramentas:AlicedIsoft,

BusinessObjectsBusinessMiner,DataMind.

Analisedesriestemporais:aestatsticaamaisantigatecnologiaemDM,e

partedafundaobsicadetodasasoutrastecnologias.Elaincorporaum

envolvimentomuitofortedousurio,exigindoengenheirosexperientes,paraconstruir

modelosquedescrevemocomportamentododadoatravsdosmtodosclssicosde

matemtica.Interpretarosresultadosdosmodelosrequerexpertiseespecializada.O

usodetcnicasdeestatsticatambmrequerumtrabalhomuitofortede

mquinas/engenheiros.Aanlisedesriestemporaisumexemplodisso,apesarde

freqentementeserconfundidacomoumgneromaissimplesdeDMchamado

forecasting(previso).Exemplosdeferramentas:S+,SAS,SPSS.

Visualizao:mapeiaodadosendomineradodeacordocomdimenses

especificadas.NenhumaanliseexecutadapeloprogramadeDMalmde

manipulaoestatsticabsica.Ousurio,ento,interpretaodadoenquantoolhapara

omonitor.Oanalistapodepesquisaraferramentadepoisparaobterdiferentesvises

ououtrasdimenses.Exemplosdeferramentas:IBMParallelVisualExplorer,SAS

System,AdvencedVisualSystems(AVS)ExpressVisualizationEdition.

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IVCONCLUSO

Nobreveespaodesteartigo,nossaprincipalmissofoiintroduzirumpoucodo

pensamentoqueestportrsdoDataMining.Obviamente,aindahmuitoasefalar

sobreoassunto(clustering,mtodosgenticos,mineraoemtextos,rollup/drilldown,

etc),masimportantenotarqueempraticamentetodosessescasosoquesedeseja

descobrirpadresemvolumesdedados.importanteressaltartambmqueoData

Miningnoofinaldaatividadededescobertadeconhecimentos,mastosomente

oincio.imprescindvel(aomenoscomatecnologiaatual)dispordeanalistas

capacitadosquesaibaminteragircomossistemasdeformaaconduzilosparauma

extraodepadresteiserelevantes.

VREFERNCIAS

[1]Wikipdia:http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learningacessadonodia

23/11/2010s09:20

http://conteudo.imasters.com.br/1446/datawarehouse.pptacessadonodia18/11/2010

s11:00

http://www.inf.ufsc.br/~ogliari/cursodedatamining.htmlacessadonodia19/09/2010s

15:24

http://www.intelliwise.com/reports/i2002.htmacessadonodia18/01/2011s10:21

http://conteudo.imasters.com.br/1446/datawarehouse.pptacessadonodia

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Gostei(2) (0)

Oquevocachoudestepost?

Postardvida/Comentrio

20/01/2011s10:43

http://pt.wikipedia.org/wiki/Data_miningacessadoem19/08/2010s20:00

Waltz,DavidHong,SeJune(1999)DataMining:ALongTermDream.IEEEIntelligent

SystemsVol14,No.6.

Han,JiaweiChen,MingSyanYu,PhilipS.(1996)DataMining:AnOverviewfrom

DatabasePerspective

JeffersonRibeiroDeCarvalho

Perfilprofissional:Competente,pontual,persistente,sintetizadordeidias,buscacompreenderesercompreendido.Tenhoosmeusobjetivosprofissionaiscomoprimordiais,buscandosemprearealizaodemercadodaempres[...]

+ MaiscontedosobreBancodedados

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