Data mining

Data Mining
O processo de conhecimento de dados ou Knowledge Discovery in Databases (KDD) é um processo que tem como finalidade “descobrir” ou até mesmo encontrar novos padrões para um estudo de bases de dados com a finalidade de resolver problemas e ajudar na decisão de negócios.
O Data Mining faz parte e é o processo principal do KDD sua função é através de um algoritmo de programação ou algoritmos mineradores que utiliza inteligência artificial para a procura de padrões de maneira automática ou semi- automática unificando os dados com isso mostrando uma nova forma de estudos desses dados podendo facilitar a tomada de decisões por parte do gestor.
A inteligência artificial utilizada no processo dos algoritmos mineradores são: redes neurais artificiais (RNA), algoritmos genéticos, a teoria de conjuntos fuzzy, classificação bayesina (Naive Bayses), as árvores de decisões (Decision Tree) ou combinações entre esses algoritmos mineradores.
Para escolher qual algoritmo minerador a ser utilizado, temos que analisar o banco de dados que desejamos aplicar e qual resultado esperamos obter ao final da aplicação do algoritmo minerador. Quando digo qual resultado esperamos obter não significa o resultado da analise e sim a forma como desejamos visualizar os dados. Por exemplo, agrupar dados semelhantes, para entendermos melhor vamos exemplificar, iremos imaginar que dentro de um sistema médico de resultados de biopsia de colo de útero temos lesões de baixo grau e lesões de alto grau e essa analise é importante para ações futuras sobre prevenção de câncer do colo de útero e dentro do banco não está separado dessa forma está com a descrição da biopsia, vamos imaginar que exista um algoritmo de mineração de unifica as descrições da biopsia e diga quantas mulheres tiveram lesão de alto grau e lesão de baixo grau e ainda separado por faixa etária significativa para o estudo da doença. Escolha da utilização da técnica a ser utilizada de Inteligência Artificial no