data miner
ADS – Classe 2014.5T
Histórico de revisões
Data
Versão
Descrição
Autor
30/05/2014
1.0
Versão Inicial
Lucas Costa
Integrantes do projeto
Lucas Pereira Costa
Visão geral
A mineração de dados é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística, são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento. Esse conhecimento pode ser apresentado por essas ferramentas de diversas formas: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de decisão, grafos, ou dendrogramas.
O ser humano sempre aprendeu observando padrões, formulando hipóteses e testando-as para descobrir regras. A novidade da era do computador é o volume enorme de dados que não pode mais ser examinado à procura de padrões em um prazo razoável.
Com o volume de dados armazenados crescendo diariamente, responder uma questão tornou-se crucial: O que fazer com os dados armazenados? As técnicas tradicionais de exploracão de dados não são mais adequadas para tratar a grande maioria dos repositórios.
A solução é instrumentalizar o próprio computador para detectar relações que sejam novas e úteis. A mineração de dados (MD) surge para essa finalidade e pode ser aplicada tanto para a pesquisa cientifica como para impulsionar a lucratividade da empresa madura, inovadora e competitiva.
Diariamente as empresas acumulam grande volume de dados em seus aplicativos operacionais. São dados brutos que dizem quem comprou o quê, onde, quando e em que quantidade. É a informação vital para o dia-a-dia da empresa. Se fizermos estatística ao final do dia para repor estoques e detectar tendências de compra, estaremos praticando business intelligence (BI). Se analisarmos os dados com estatística de modo mais refinado, à procura de padrões de vinculações entre as variáveis