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Data Mining (Mineração de Dados)

Por Benedito Silva Júnior - publicado em 01/02/2017


Data Mining (ou Mineração de Dados) é o processo de explorar grandes quantidades de dados a fim de encontrar padrões, associações, alterações e anomalias relevantes.

As etapas básicas da mineração de dados são: exploração, construção de modelo, definição de padrão e validação, e verificação.

O ODBC atinge a independência de bancos de dados usando drivers para operarem como uma camada de tradução entre a aplicação e o SGBD. As aplicações usam funções ODBC através de um gerenciador de driver ODBC (ODBC driver manager) com a qual está ligada e o driver passa a query para o SGBD.
Data Mining

Os passos fundamentais de uma mineração bem sucedida a partir de fontes de dados (bancos de dados, relatórios, logs de acesso, transações, etc.) consistem de uma limpeza (consistência, preenchimento de informações, remoção de ruído e redundâncias, etc.). Disto nascem os repositórios organizados (Data Marts e Data Warehouses).

É a partir deles que se pode selecionar algumas colunas para atravessarem o processo de mineração. Tipicamente, este processo não é o final da história: de forma interativa e frequentemente usando visualização gráfica, um analista refina e conduz o processo até que os padrões apareçam. Observe que todo esse processo parece indicar uma hierarquia, algo que começa em instâncias elementares (embora volumosas) e terminam em um ponto relativamente concentrado.

Encontrar padrões requer que os dados brutos sejam sistematicamente "simplificados" de forma a desconsiderar aquilo que é específico e privilegiar e/ou valorizar tudo o que for generalizado. Em um determinado produto uma única data pode apenas significar que esse cliente em particular procurava grande quantidade desse produto naquele exato momento. Mas isso provavelmente não indica nenhuma tendência de mercado (Wikipedia.org).

Exemplo de Datamining

A mineração de dados é muitas vezes usada por empresas e organizações para a obtenção de conhecimento a respeito de utilizadores/funcionários/clientes. Por exemplo, no setor público é possível fazer o cruzamento de dados entre o estado civil de um funcionário e o salário que ele ganha, para verificar se isso tem influência na sua vida conjugal.

Empresas como cadeias de supermercados podem recorrer a esse cruzamento de dados para determinarem produtos que são comprados em conjunto. Se um cliente que compra o produto X também compra o produto Y, talvez seja uma boa ideia posicionar os dois produtos perto, para facilitar a compra por parte do cliente.

(Fonte: https://www.significados.com.br/data-mining/).


 
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