Inteligência artificial

FORÇAS ARMADAS ANGOLANAS
ESTADO MAIOR GENERAL
INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO MILITAR

TRABALHO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

TEMA: MINERAÇÃO DE DADOS

INTEGRANTES: Docentes:
- Brown Kandanda Engenheiro Paulo Silva
- Edvaldo Júnior

Luanda aos 15 de Setembro de 2012
Dedicatória
Ao nosso Deus que nos tem acompanhado e dado força para continuar nesta luta. Aos nossos professores e colegas pela colaboração na realização deste feito.

Agradecimentos
A aqueles que muito deram-nos a sua colaboração em especial os professores Padilha Carvalho, Maribeu e Prado.

Sumário

1. Introdução 2. Conceito de mineração de dados 3. Etapas da mineração de dados 4. Tarefas e Técnicas de Mineração de Dados 5. Análise de Regras de Associação. 6. Análise de Padrões Sequenciais. 7. Classificação e Predição. 8. Análise de Clusters (Agrupamentos). 9. Análise de Outliers. 10. Como Avaliar os Padrões Interessantes? 11. Localizando padrões 12. Técnica para Regras de Associação e Sequências * Técnica Apriori 13. Conclusão 14. Referências Bibliográfica

Introdução
Mineração de Dados é um ramo da computação que teve início nos anos 80, quando os profissionais das empresas e organizações começaram a se preocupar com os grandes volumes de dados informáticos estocados e inutilizados dentro da empresa. Nesta época, Data Mining consistia essencialmente em extrair informação de gigantescas bases de dados da maneira mais automatizada possível. Actualmente, Data Mining consiste sobretudo na análise dos dados após a extracção, buscando-se por exemplo levantar as necessidades reais e hipotéticas de cada cliente para realizar campanhas de