Text Mining

UNIVERSIDADE FUMEC FACULDADE DE CIÊNCIAS EMPRESARIAIS - FACE ROGER PAUER ROCHA VIANA DATA MINING: Auxiliando na tomada de decisões estratégicas nas empresas BELO HORIZONTE 2013 ROGER PAUER ROCHA VIANA DATA MINING: Auxiliando na tomada de decisões estratégicas nas empresas Projeto de pesquisa realizado na Universidade FUMEC, no curso de Ciência da Computação, apresentado à disciplina Trabalho de Conclusão de Curso. Orientadores: Professor Leonardo Arruda Ribas …

9 3.7 Sistemas de Automação 10 3.8 Sistemas de Informações Geográficas (GIS) 10 3.9 Sistemas de Gestão Eletrônica de Documentos (GED) 11 3.10 Sistemas de Workflow 11 3.11 Sistemas de Data Warehouse (Armazém de Dados) 12 3.12 Sistemas de Data Mining (Mineração de Dados ou Descoberta de Conhecimento) 12 3.13 Sistemas de Informações Pervasivos e Ubíquos 14 4 Tipos de Decição 15 5 Áreas Funcionais Básicas de uma Empresa 16 6 CONCLUSÃO 17 REFERÊNCIAS 18 INTRODUÇÃO O…

HLVQ e MLP. • SOM: Reconhecimento de padrões. Autor: Lagus, K. Titulo: Text Retrieval Using Self-Organized Document Maps Tipo de Publicação: Relatório técnico A61 Editor: Helsinki University of Technology, Laboratory of Computer and Information Science, ISBN 951-22-5145-0. Ano: 2000. Fonte: http://alt3.csa3.com/ Palavras-Chave: Information Retrieval, SOM, Text Mining, Document Maps, and LSI. Informações Adicionais: Este relatório…

documentation, information, nets, subnets, addressing, server, UML, budget, teams-line. Keyword: WEB .3.0 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO 6 2. EVOLUÇÃO DA WEB 7 2.1 Surgimento 7 2.2 Evolução 8 2.3 WEB 1.0 e WEB 2.0 8 2.4 WEB 3.0 9 2.5 Data Mining e WEB Mining 11 2.6 WEB Mining 12 3. REDES 13 3.1 Redes Wan e Lan 13 3.2 Conexão Dedicada 14 3.2.1 Frame Relay 15 3.2.2 Switch Nível 2 15 4. IMPLANTAÇÃO 15 4.1 Formando Rede 16 4.1.1 Rede da UNIP PIM Camp 16 4.2 Servidor de Banco de…

the text that mean the same as: 1. To be put at risk of danger (verb)_________________________ 2. Hazard or risk (noun)__________________________________ 3. Diminution (noun)_____________________________________ 4. Not able to be maintained or supported in the future (adjective)________________________ 5. The gathering of crops (noun)___________________________ 6. To increase (verb)____________________________________ B. The following sentences are all wrong. Correct them according to the text.

de classificação SOFM, HLVQ e MLP. SOM: Reconhecimento de padrões. Autor: Lagus, K. Titulo: Text Retrieval Using Self-Organized Document Maps Tipo de Publicação: Relatório técnico A61 Editor: Helsinki University of Technology, Laboratory of Computer and Information Science, ISBN 951-22-5145-0. Ano: 2000. Fonte: http://alt3.csa3.com/ Palavras-Chave: Information Retrieval, SOM, Text Mining, Document Maps, and LSI. Informações Adicionais: Este relatório descreve como um mapa…

what might be the Semantic Web and how we use it. Key-words: Web 3.0. Semantic Web. Intranet. Web 3.0 Experience Room. VPN. LAN. Sumário 1. Introdução 6 2. Web 3.0 7 2.1. Conceito 8 2.2. Aplicação 9 2.3. Tecnologia 9 2.4. Data Mining e Web Mining 10 3. WEB 3.0 EXPERIENCE ROOM 11 3.1. Rede da UnipPIM por campi 11 3.2. Conteúdo 12 3.3. Servidor de Banco de Dados 12 3.4. Sala Web 3.0 Experience Room 16 3.5. Rede LAN (Local Area Network) 16 3.6. WAN (Wide Area Network)…

software aplicativo (programa de computador) do tipo científico, acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences - pacote estatístico para as ciências sociais. Pacote este de apoio a tomada de decisão que inclue: aplicação analítica, Data Mining, Text Mining e estatística que transformam os dados em informações importantes que proporcionam reduzir custos e aumentar a lucratividade. Um dos usos importantes deste software é para realizar pesquisa de mercado”. A primeira versão data…

be seen as a computational challenge. The knowledge acquired through textual information, once overcome the obstacles, can be used in decision making process aiming to generate competitive advantage. This can be done through Knowledge Discovery in Text. In general, traditional knowledge discovery processes are expensive when applied to large corpus, for instance, the web. Taken it into account is proposed in this work an architecture for knowledge discovery from textual databases aiming…

be seen as a computational challenge. The knowledge acquired through textual information, once overcome the obstacles, can be used in decision making process aiming to generate competitive advantage. This can be done through Knowledge Discovery in Text. In general, traditional knowledge discovery processes are expensive when applied to large corpus, for instance, the web. Taken it into account is proposed in this work an architecture for knowledge discovery from textual databases…