Text Mining Weka

Introdução a Sistemas de Informação Tema: Mineração de Dados (Data Mining) INTRODUÇÃO Na medida em que crescem a quantidade de dados recebidos a serem analisados e armazenados por pequenas, médias e grandes empresas e o alto nível de competitividade do mercado, inclusive das pequenas e micro empresas, crescem também a preocupação, o estudo e a aplicação de técnicas de mineração destes dados na busca de conhecimentos que possam ser de grande valor para esse grupo de empresas. Nas…

Data mining – BI road Map Passado e presente (o quê?) Balance scorecard; dashboards; pivot table Presente (why?) Data Mining Data Mining: Processo de extração de partes escondidas; transformação de grandes volumes de dados em partes significantes e regras; procura de valor em grandes volumes de informação. Pode ser preditiva e descritiva Classificação e regressão são preditivas Classificação:variável objectivo – discreto Aplicações: Financeiras e Marketing (classificação…

natural. Palavras-chave: Mineração de dados, métodos, processamento de linguagem natural. Abstract This work will be presented the key concepts of Data Mining, main task and some methods, will also be presented a list of the main tools for working with mining. At the end i will speak a little bit of natural language processing. Keywords: Data Mining, methods, natural language processing. Sumário 1. Introdução…………………………………………………………………….5 2. Mineração…

Acknowledgments lead developer of the Weka project, Kasper Sørensen, the architect of eobjects DataCleaner, and Ronald Damhof, for his valuable insights in the Data Vault modeling technique. Finally, we’d like to thank Sara Shlaer and Bob Elliott for managing this project, and note the great work that both Sara and Nancy Rapoport did with the documents we delivered. We realize it took some extra effort to transform the writings of these two Dutch chaps into readable English text. The…

no transporte coletivo urbano na cidade de São Paulo. Para tal foi aplicada a técnica de aprendizado de árvores de decisão. Nos experimentos foram usados os algoritmos CART, ID3 e C4.5 implementados nos softwares MATLAB R2007b, Sipina Research e WEKA 3.7.1. A base de dados usada contém cerca de 25 mil mensagens de alerta coletadas durante cerca de 2 meses de operação dos veículos que compõe o sistema de transporte público urbano. Os seguintes 4 atributos de entrada foram investigados: Área

. 5.3. Clustering . . . . . . . . . . 5.4. Búsqueda de Asociaciones . 5.5. Selección de Atributos . . . 5.6. Visualización . . . . . . . . 6. Experimenter 6.1. Configuración . . . . . . 6.1.1. Weka distribuido 6.2. Ejecución . . . . . . . . 6.3. Análisis de resultados . . 7. Knowledge flow 8. Modificando Weka 8.1. Creando un nuevo clasificador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referencias 2 2 3 5 6 7 9 14 22 22 23 24 25 25 29 31 32 34 37 39 42 . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7 9 14 22 22 23 24 6. Experimenter 6.1. Configuración . . . . . . 6.1.1. Weka distribuido 6.2. Ejecución . . . . . . . . 6.3. Análisis de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

expression of concepts in the content of hypertext, but it is a solution for the future. The text classification of web's content is the solution presented in this work. Using the technique of classification in data mining of the Web, where the classifiers are built on the learning techniques of supervised machine. Keywords: supervised machine learning, text classification, web, data mining, data mining web. 9 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1.1 – O Processo de KDD.........................

serem usados) e tratados em velocidade adequada para terem valor para o negócio. A fórmula é então, Big Data = volume + variedade + velocidade + veracidade + valor (TAURION, 2013). Dentre as diversas tecnologias que compõe o Big Data, o chamado text mining ou mineração de texto é responsável pela análise destes dados não estruturados. A análise de textos livre possui uma complexidade superior à análise de dados estruturados e o seu principal objetivo é encontrar padrões para conseguir…

Risco, Estudo de casos baseados em IC. Pré-Requisito: Sem pré-requisito. Material: Livro Texto: Vasant Dahr & Roger Stein, Seven methods for transforming corporate data into business intelligence, Prentice Hall, New Jersey. J. Han & M. Kamber, Data Mining – Concepts and techniques, Morgan Kaufman, 2001. Larissa T. Moss and Shaku Atre, Business Intelligence Roadmap: the Complete Project Lifecycle for Decision Support Applications, Addison Wesley, 2003 Apostila: Softwares: Cópia das…