• Questão 9:
    • Data mining:
      • Objetivo: vasculhar uma grande quantidade de dados armazenados em depósito de dados, banco de dados ou outros repositórios de informação.
      • Etapas básicas: exploração, construção de modelo, definição de padrão e validação e verificação
      • Tarefas: detecção de anomalias, aprendizagem da regra de associação (modelo de dependência), clustering (agrupamento), classificação, regressão e sumarização.
      • Etapas aprofundadas:
        • Análise do problema: selecionar os dados e definir as técnicas utilizadas na análise.
        • Preparação dos Dados: Coletânea de dados, Avaliação, Consolidação e limpeza, Seleção de dados e Transformação
        • Modelagem: gera um modelo a ser analisado posteriormente.
        • Análise e validação de resultados: visa detectar o que há de implícito num modelo.
      • Exemplos: Wal- Mart, Telecomunicações, Administração em Alto Nível, Medicina
      • Ferramentas: RapidMiner, MOA Massive Online Analysis, WEKA, Enterprise Miner.