Data mining - análise da cesta de mercado

USANDO TAXONOMIAS PARA CRIAR REGRAS DE ASSOCIAÇÃO: APLICAÇÃO EM UMA BASE DE DADOS TRANSACIONAL

Marcos Gustavo Leone Galindo Faculdades Ibmec – Av. Rio Branco, 108, 5o andar. Rio de Janeiro – RJ. CEP 202040-001

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Paulo Sérgio de Souza Coelho Faculdades Ibmec – Av. Rio Branco, 108, 5o andar. Rio de Janeiro – RJ. CEP 202040-001

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Resumo As Regras de Associação definem, com algum nível de confiança, relações de dependência entre itens de uma base de dados. Estas regras são úteis para analisar vendas do varejo. O uso de Taxonomias generaliza estas regras, fortalecendo os níveis de confiança do conhecimento modelado, permitindo a avaliação de regras substitutas.

Palavras Chave: Mineração de Dados, Regras Associação, Apriori, Taxonomia.

1.

Introdução Nas últimas duas décadas, observou-se um crescimento exponencial no nível de

informatização das empresas em todo o mundo (Dilly, 1996). A implantação de sistemas de informação oferece o recurso de armazenamento dos dados que surgem através das operações cotidianas das organizações. Atualmente, a quantidade de informação armazenada em bancos de dados ultrapassa a habilidade técnica e a capacidade humana na sua interpretação. Com base neste cenário algumas ferramentas computacionais que pudessem transformar grandes massas de dados em informação útil começaram a ser desenvolvidas. Estas tecnologias permitem, entre outras coisas, uma melhor estruturação de estratégias empresariais. Dentre estas ferramentas, uma importante tecnologia chamada de Data Mining (DM), ou, em português, Mineração de Dados está sendo desenvolvida. De uma maneira geral, este conjunto de ferramentas computacionais serve para descrever características do passado, com base nos dados que estão sendo