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Teoria e Prática Prof.Ms. Nilson Aguilar. INTRODUÇÃO Existe muito conhecimento escondido na imensa quantidade de dados disponíveis nos bancos de dados.

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1 Teoria e Prática Prof.Ms. Nilson Aguilar

2 INTRODUÇÃO Existe muito conhecimento escondido na imensa quantidade de dados disponíveis nos bancos de dados das empresas.

3 INTRODUÇÃO Com o Data Mining, pode-se transformar esses dados brutos em informação valiosa para auxiliar o processo decisório.

4 Com a informática, as empresas acumulam uma imensa quantidade de dados das mais variadas fontes.

5 São informações industriais, relatórios de vendas, informações comerciais, hábitos de acesso à Web, solicitações via , e uma infinidade de outras fontes.

6 Que fazer com todos esses dados? Não basta simplesmente armazená-los: é preciso utilizá-los para auxiliar o processo decisório.

7 Aplicações para Data Mining Não há na prática limite ou área específica para aplicação do conceito de Datamining. Tudo depende da capacidade de modelar o problema para a aplicação de uma das estratégias listadas e da criatividade em analisar e utilizar os resultados alcançados.

8 Aplicações para Data Mining Dentre as que mais têm explorado o uso de data mining encontramos as áreas de marketing, vendas, finanças,manufatura, saúde e energia.

9 Aplicações para Data Mining Marketing Database marketing é um segmento emergente que vem revolucionando a forma de encarar e fazer a divulgação dos produtos de uma empresa.

10 Aplicações para Data Mining Marketing A manutenção de grandes bancos de dados onde são armazenadas as transações de: Vendas; Operações de crédito ao cliente; Operações de compra a prazo; Operações de pagamento;

11 Aplicações para Data Mining Marketing ***As principais aplicações*** 1-Na seleção de candidatos (Clientes)para propaganda seletiva. 2-Na seleção de produtos a serem oferecidos num mesmo pacote.

12 Aplicações para Data Mining Marketing-benefícios Numa campanha de marketing pode-se: a) Identificar antecipadamente clientes que apresentam maiores chances de responder positivamente a abordagem. b) Reduzir os custos da propaganda.

13 Aplicações para Data Mining Vendas No setor de vendas a aplicação de maior interesse é a de identificar produtos ou serviços que possam ser colocados em uma mesma cesta ou pacote.

14 Aplicações para Data Mining Vendas Garimpagem por associação entre produtos, que pode revelar: afinidades ou aversões nunca imaginadas. Como conseqüência, sugerir estratégias para maximizar o lucro.

15 Aplicações para Data Mining Vendas Busca por associações que envolvam uma componente temporal: Isto é: A compra de um produto hoje induz, com alta probabilidade a compra de outro algum tempo depois. É uma estratégia de venda.

16 Aplicações para Data Mining Finanças As aplicações envolvendo associação, classificação,agregação e também predição.

17 Aplicações para Data Mining Finanças Análise de crédito, potencial transações fraudulentas em cartões de crédito, avaliação de risco, constituição de bolsa de ações (portfólio).

18 Aplicações para Data Mining Finanças Previsão de transferência de numerário entre agencias bancárias, previsão de flutuações nos mercados de ações e de commodities e previsão de falências.

19 Aplicações para Data Mining Finanças Nesta área as transações podem envolver volumes financeiros efetivamente elevados, os riscos e a concorrência também são altos. Uma oportunidade de ganho é considerada(evitar riscos) e pode representar, por menor que seja a margem de ganho, um diferencial efetivo.

20 Aplicações para Data Mining Manufatura A complexidade dos modernos parques de produção e a pressão pela eficiência e pela qualidade tem possibilitado o uso de data mining e de automação em diversas áreas.

21 Aplicações para Data Mining Manufatura Indústria CAD/CAM e robôs são algumas das aplicações de maior demanda na área.

22 Aplicações para Data Mining Saúde São basicamente duas frentes distintas de trabalho nesta área: Administração e Diagnóstico.

23 Aplicações para Data Mining Saúde Na administração os sistemas lidam com os serviços oferecidos aos pacientes, com os seguros, com as ações potencialmente fraudulentas, etc.

24 Aplicações para Data Mining Saúde Em termos de diagnóstico o emprego de data mining visa o desenvolvimento de sistemas capazes de realizar diagnósticos (classificações) automaticamente, com base em dados obtidos de exames laboratoriais.

25 Aplicações para Data Mining Saúde Sistemas de diagnóstico apresentam a vantagem de atender rapidamente grandes volumes de pacientes, o que facilita a ação pública em epidemias ou campanhas sanitárias.

26 Aplicações para Data Mining Saúde Sistemas de diagnóstico apresentam a vantagem de atender rapidamente grandes volumes de pacientes, o que facilita a ação pública em epidemias ou campanhas sanitárias.

27 Aplicações para Data Mining Energia Previsão de consumo e previsão de falhas em sistemas de transmissão ou de distribuição são as duas aplicações mais comuns.

28 Aplicações para Data Mining Energia Através do Data Mining pode-se prever fraudes e outros problemas de consumo. Calcular o consumo setorial de Energia Elétrica e a previsão para investimentos do Setor.


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