A mineração de dados é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística, são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de ...
Data Mining (ou mineração de dados) é um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados. Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação.
1986 Como surgiu a mineração de dados? O Data Mining é um produto da economia da informação. O termo, utilizado pela primeira vez em 1986, descreve a atividade que utiliza a informação como bem de produção.
Profissão: cientistade dados Quem sabe garimpar a montanha de informações pode usá-la para diversas finalidades em áreas das mais distintas, como marketing, indústria e até medicina. Essa é a tarefa do cientista de dados.
A mineração de dados é a técnica de exploração de grandes conjuntos de dados, como objetivo de estabelecer relações, associações e padrões de difícil visualização, fazendo a transformação de dados no seu estado bruto em informação de alto valor.
Data mining é um processo em que a tecnologia é utilizada para localizar padrões, conexões, correlações ou anomalias em uma grande quantidade de dados, permitindo encontrar problemas, hipóteses e oportunidades com mais facilidade.
Data mining é um processo em que a tecnologia é utilizada para localizar padrões, conexões, correlações ou anomalias em uma grande quantidade de dados, permitindo encontrar problemas, hipóteses e oportunidades com mais facilidade.
Etapas do Data Mining
Data mining, seu surgimento, e a economia da informação Economia da informação é um termo que teve como uma das suas primeiras aparições no mundo científico em 1986, com Bruce Greenwald e o Nobel de economia Joseph Stiglitz.
O Data Mining é um processo usado pelas empresas para encontrar informações úteis em meio a dados brutos. Dessa forma, por meio de ferramentas e softwares usados na procura de padrões em lotes, as empresas podem aprender mais sobre seus clientes.
A mineração de dados (MD) surge para essa finalidade e pode ser aplicada tanto para a pesquisa científica como para impulsionar a lucratividade da empresa madura, inovadora e competitiva.
Existem aplicações de data mining para todas as áreas funcionais da empresa, bem como para o trabalho científico ou governamental. É como usar o data mining para analisar detalhadamente padrões em dados sobre consumidores e, a partir disso, montar campanhas de marketing um-a-um ou identificar clientes lucrativos. (LAUDON & LAUDON, 2011, p. 159)
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 ).
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