Data mining

Sumário
1. INTRODUÇÃO 3
2. Data Mining 4
3. Knowledge Discovery in Databases (KDD) 5
3.1. O PROCESSO DE KDD 5
3.2. ETAPAS DO KDD 5
4. regras 6
5. conclusão 7
6. bibliografia 8

1. INTRODUÇÃO

Atualmente, as empresas tem bases de dados cheias de informação obtidas diariamente, porém muitas não tem o verdadeiro conhecimento das informações. Este conhecimento dos dados pode ser o diferencial para o sucesso, pois como dizia Francis Bacon “Conhecimento é Poder.”.

2. Data Mining

O conceito de Mineração de dados está se tornando cada vez mais popular como uma ferramenta de descoberta de informações, que podem revelar estruturas de conhecimento, que nos guiam a decisões de incertezas.

“Mineração de dados é a busca de informações valiosas em grandes bancos de dados. É um esforço de cooperação entre homens e computadores. Os homens projetam banco de dados, descrevem problemas e definem seus objetivos. Os computadores verificam dados e procuram padrões que casem com as metas estabelecidas pelos homens.”
Pode-se tirar como exemplo a mineração do banco de dados de uma grande loja de departamentos dos EUA, revelou que grande parte dos consumidores que fazem compras nas noites de quinta-feira, costuma adquirir os dois produtos: fraldas e cerveja, com isso eles colocaram os dois produtos próximos e tiveram um aumento significativo nas vendas.

3. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
3.1. O PROCESSO DE KDD
O processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados - Knowledge Discovery in Databases - KDD refere-se ao processo não trivial de identificação de novos padrões válidos, potencialmente úteis e compreensíveis em conjuntos de dados.
A descoberta de conhecimento em banco de dados tem ampla aplicação prática em diversos domínios da ciência, principalmente aplicações que envolvem a tecnologia da informação.
Assim, os bancos de dados representam depósitos de conhecimento em potencial, que podem ser explorados para se descobrir relações,