Darciele de Souza e Luiz Felipe Netto

Apresentação em tema: "Darciele de Souza e Luiz Felipe Netto"— Transcrição da apresentação:

1 Darciele de Souza e Luiz Felipe Netto
Mineração de Dados Darciele de Souza e Luiz Felipe Netto

2 Cronograma O que é mineração de dados. Etapas.
Vantagens Profissionais. Aplicações. Análise de clientes. Assistência médica. Poder Judiciário. EAD. Redes Sociais. Tendências.

3 Cronograma Citação do Código Civil.
Como a mineração de dados nos afeta. Utilização da Mineração de Dados. Crime. Imoral. Normal. Políticas de Privacidade. Cuidados em redes sociais. Sugestões de debates. Referencias.

4 O que é? “Processo, de várias etapas, não trivial, interativo e iterativo, para identificação de padrões compreensíveis, válidos, novos e potencialmente úteis, a partir de grandes conjuntos de dados.” [1] É uma das etapas do Processo de Descoberta do Conhecimento em Banco de Dados KDD (Knowledge Discovery in Database).

5 Etapas Pré-processamento. Data Mining (DM) ou Mineração de Dados (MD).
Pós-processamento.

6 Aplicações Aprendizado de máquinas; banco de dados inteligente; computação de alto desempenho; estatística; inteligência artificial; visualização de dados; reconhecimento de padrões e sistemas especialista, astronomia, biologia, seguros, marketing, medicina, educação, entre outros.

7 Vantagens Profissionais
A utilização de Data Mining agilizando empresas.

8 Analise de clientes (Pesquisa de mercado).
Quem compra tal produto?

9 Aplicações para Assistência Médica
A pesquisa de padrões nas doenças de vários pacientes e suas relações com o tratamento e resultados.

10 Aplicações para o Poder Judiciário
Beverly Cook, uma pesquisadora da Universidade de Wisconsin em Milwaukee, modelou algumas aplicações Data Mining com o software IDIS para avaliar um processo judiciário que envolvia a pena de morte. [6]

11 Aplicação em EAD Traçar perfis de estudantes. Melhorar a interação.
Verificar necessidade de mudanças Entre outras.

12 Aplicações em Redes Socias
As redes sociais geram um tipo de informação que pode ser chamado de Mídia Social.

13 Tendências As áreas mais quentes de novas pesquisas em data mining são as que envolvem redes sociais. A empresa poderá monitorar o comportamento dos consumidores nas redes sociais e se comunicar com eles pelas redes e também pelas plataformas móveis, como os celulares. [8]

14 “A vida privada de uma pessoa natural é de natureza inviolável, e o juiz, a requerimento do interessado, adotará as providências necessárias para impedir ou fazer cessar ato contrário a esta norma.” Código Civil, art. 21.

15 Como a mineração de dados nos afeta?
Por um lado a mineração de dados sobre nossos perfis e gostos pode nos trazer comodidades no dia a dia (as empresas sabem o que você quer, por exemplo), mas até que ponto isso não é invasão de privacidade?

16 Utilização de mineração de dados
O que é crime? O que é imoral? O que é normal?

17 Crimes Venda de bancos de dados contento informações privadas.
Mais comuns: Informações Criminais Informações Trabalhistas Informações Crediticias

18 Imoral Mesmo não constituindo crime, é comum as empresas visitarem os perfis dos usuários em redes sociais para verificar sua conduta. Isso as vezes é utilizado como forma de eliminação em entrevistas.

19 Normal Pesquisa de usuários por interesse pessoal.
Ex: Procurar alguém que conheceu em uma festa.

20 Quero me cadastrar em um site, o que devo fazer antes?

21 LER A POLÍTICA DE PRIVACIDADE!

22 Política de privacidade? O que é isso?
Política de privacidade determina até que ponto suas informações pessoais serão expostas e utilizadas. A maioria das políticas de privacidades prevêem o uso de dados gerais para melhorar a experiência geral do usuário.

23 Mesmo assim... A administração do site não é a única forma de se obter seus dados, principalmente em redes sociais, suas informações estão abertas ao público, tome cuidado no que vai divulgar.

24 Debates (sugestões) Utilização de mineração de dados para obter informações sobre funcionários/candidatos. Utilização de mineração de dados na medicina. (Divulgação de doenças e casos de pessoas). Benefícios da mineração de dados em sistemas educacionais. Crimes relacionados a mineração de dados. Traçar perfis de usuários que podem vir a ser inadimplentes.

25 Referencias [1] FAYYAD, UM; PIATETSKY-SHAPIRO, G.;SMYTH, P. From data mining to knowledge discovery : an overview. [2] Violação do direito a privacidade pelos Banco de Dados. Disponível em: privacidade-pelos-bancos-de-dados-informatizados/2. Acesso em: março de 2011. [3] AZARIAS, Priscila; Aplicação da mineração de dados para geração de conhecimento: um experimento prático. Disponível em: _0548.pdf. Acesso em: março de 2011. [4] KDD. Disponível em: Acesso em: março de 2011.

26 Referencias [5]Imagem. content/uploads/2008/10/kdd.jpg [6]Tecnologia da Informação. Disponível em: ma%E7%E3o/162_1_arquivo_datamining.pdf Acesso em: março de [7]MACHADO, Aydano; FERREIRA, Rafael; BITTENCOURT, Ig; ELIAS, Endhe. Mineração de texto em redes sociais aplicada à Educação a Distância. Disponível em: Acesso em: março de [8]SALGADO, Raquel. A tendência é integrar a mineração de dados com as redes sociais. Disponível em: ,00- A+TENDENCIA+E+INTEGRAR+A+MINERACAO+DE+DADOS+COM+AS+REDES +SOCIAIS.html. Acesso em: março de 2011.