A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Mineração de Dados ou Descoberta de conhecimento em BDs

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Mineração de Dados ou Descoberta de conhecimento em BDs"— Transcrição da apresentação:

1 Mineração de Dados ou Descoberta de conhecimento em BDs
Márcia Jacyntha N. Rodrigues Anne Magaly Canuto

2 Indice Introdução Definição Processo de Mineração
Identificação do Problema, Pré-processamento, Extração de padrões, Pós-processamento Tecnologias de Suporte Perspectivas Futuras

3 Introdução Informatização dos meios produtivos permitiu a geração de grandes volumes de dados: Transações eletrônicas; Novos equipamentos científicos e industriais para observação e controle; Dispositivos de armazenamento em massa; Aproveitamento da informação permite ganho de competitividade: “conhecimento é poder Recursos de análise de dados tradicionais são inviáveis para acompanhar esta evolução: processo iterativo de criação, teste e refinamento de hipóteses;

4 Introdução Análise de dados para tomada de decisão: Solução:
Morrendo de sede por conhecimento em um oceano de dados” Análise de dados para tomada de decisão: BD da Wal-Mart: 20 milhões de transações por dia BD da NASA: recebe de satélites 50 GB por hora Solução: ferramentas de automatização das tarefas repetitivas e sistemática de análise de dados ferramentas de auxílio para as tarefas cognitivas da análise integração das ferramentas em sistemas apoiando o processo completo de descoberta de conhecimento para tomada de decisão

5 Exemplo Problema do mundo dos negócios, entender o perfil dos clientes: desenvolvimento de novos produtos; para controle de estoque em postos de distribuição; propaganda mal direcionada gera maiores gastos e desestimula o possível interessado a procurar as ofertas adequadas; Situação: empresa possui registro de todas as transações efetuadas; mas como aproveitar dessa riqueza de dados? Categorias: produtos de esporte; eletrodomésticos; produtos de entretenimento; produtos para o lar;

6 Exemplo Analistas precisam de ferramentas capazes de responder a perguntas como: “Qual produto de alta lucratividade venderia mais com a promoção de um item de baixa lucratividade?” Um Datawarehouse(DW) é utilizado por ferramentas OLAp e f. de mineração de dados F. OLAp direcionada a consultas de usuários Esta abordagem impedi que padrões escondidos sejam encontrados por isso a existência de técnicas de análise dirigidas por computador q possibilitem extração de conhecimento

7 Definição “Extração de conhecimento de BD é o processo de identificação de padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis embutidos nos dados” Fayyad, Shapiro e Smyth Dados: fatos ou casos em um repositório de dados Padrões: abstração de um subconjunto de dados em alguma ling. descritiva de conceitos Processo: Extração de conhecimento de base de dados envolvendo diversas etapas; Válido: padroes descobertos devem possuir algum grau de certeza Novos: um padrão encontrado deve fornecer novas informações sob

8 Processo de Mineração de Dados
Pós-processamento Extração de Padrões Pré-processamento Identificação do Problema

9 Processo de Mineração de Dados
Processo Iterativo e Interativo Usuário: especialista do domínio, analista (conhece as etapas do processo), usuário final (utiliza o conhecimento) Identificação do Problema definição de objetivos e metas a serem alcançados Sucesso depende da participação dos especialistas do domínio da aplicação no fornecimento de conhecimento sobre o domínio e apoio aos analistas em sua tarefa de encontrar padrões No pré-processamento, esta etapa ajuda o analista na escolha do melhor conjunto de dados para realizar extrações

10 Pré-Processamento Extração e Integração: obter dados de diversas fontes e realizar sua unificação Transformação: agrupar dados em forma de resumos, transformação de tipos para adequação do algoritmo Limpeza: erros de digitação, leitura dos dados pelos sensores. Atributos incompletos. Limpeza dependente e independente de domínio Seleção e Redução de Dados: redução do número de exemplo, número de atributos, número de valores de um atributo

11 Exemplo de Pré-processamento
Com seu conhecimento do domínio, analista humano decide: que as informações relevantes a-priori encontram-se nas seguintes tabelas: clientes: nome, identificação, idade, sexo, estado civil, endereço, renda, proprietário da casa; produtos: nome, identificação, preço, categoria, quantidade em estoque, quantidade encomendada; transações: identificador de cliente, identificador de produto, data e hora, quantidade; Eliminar registros incompletos, inconsistentes, etc.

12 Transformação de dados

13 Extração de Padrões Escolha de tarefas – é feita de acordo com os objetivo desejáveis para a solução a ser encontrada: atividades preditivas ou descritivas Escolha do algoritmo Extração de Padrões Técnicas usadas em MD: Algoritmo Genético, arvores e regras de decisão, redes neurais, lógica fuzzy, clustering

14 Pós-Processamento O conhecimento extraído representa o conhecimento do especialista? De que maneira o conhecimento do especialista difere do conhecimento extraído?

15 Tecnologias de Suporte
If ... Then Árvore de Decisão Conhecimento OLAP Informação MD DW MD Dados


Carregar ppt "Mineração de Dados ou Descoberta de conhecimento em BDs"

Apresentações semelhantes


Anúncios Google