Data Mining

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

Data Mining

Setor de Serviços de Saúde: Classificando e Encontrando um padrão propagação de Câncer no sul da Índia usando técnicas de mineração de dados

ALUNOS:
André Emery Caldas
Eduardo Morgon Krym

Recife, Julho/2014
1. INTRODUÇÃO
Classificação, uma tarefa de mineração de dados é um método eficaz para classificar os dados no processo de Descobrimento do Conhecimento de Dados (KDD). Um método de classificação, os algoritmos de decisão de árvores são amplamente utilizados na área médica para classificar os dados médicos para diagnosticos. O advento de tecnologias novas e fáceis de usar, dispositivos de armazenamento compacto e desenvolvimento de software indiretamente impulsionou o desenvolvimento da mineração de dados. Os dados, que são a base de dados mineração, começaram a surgir a uma taxa mais elevada e inflamou a necessidade de encontrar padrões mais recentes para armazená-los em vez de um enorme conjunto de dados. Estes padrões produzidos levam a um padrão de mineração de dados. Classificação foi identificada como um importante problema em mineração de dados. A medicina é um campo de idade avançada, que contém mais complexidades e dados, que qualquer outro campo. Então, assim que a mineração de dados começou a se tornar importante, o campo da medicina serviu o recurso necessário. A mineração de dados em dados médicos pode ajudar na classificação simples para precisar mais as previsões. A vantagem sobre o uso de classificação de dados médicos seria de obter uma idéia geral dos dados com base em vários atributos, de modo que a complexidade pode ser reduzida e a detecção de anomalias torna-se mais fácil.
Descoberta de conhecimento é muito importante em todos os dados médicos, porque eles podem ajudar na detecção de uma propagação da epidemia, categorizando as pandemias usando atributos como a localização das