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Exato conceito de Data Mining (mineração de dados), ela busca informações/dados, que futuramente poderá ser útil para a tomada de decisões.
Conceito leigo.
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CERTO. Poxa não achei o conceito leigo não. Achei interessante como foi abordada a questão. Clara e com profundidade.
Segundo Navathe(2011,p.699),"O processo de descoberta de conhecimento compreende seis fases: seleção de dados, limpeza de dados, enriquecimento, transformação ou codificação de dados,mineração de dados e o relatório e exibição da informação descoberta. "
Segundo Navathe(2011,p.698),"[...] mineração de banco de dados refere-se à mineração ou descoberta de novas informações em termos de padrões ou regras com base em grandes quantidades de dados."
Segundo Navathe(2011,p.698),"A mineração pode de dados pode ser usada junto com um datawarehouse para ajudar com certos tipos de decisões."
Conclusão: A mineração de dados (DataMining) faz parte da descoberta de conhecimento, e é usada para extração de novos conhecimentos que auxiliam na tomada de decisão.
Bibliografia:
SISTEMAS DE BANCO DE DADOS-NAVATHE-6 EDIÇÃO 2011
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2015
Quem utiliza o data mining tem como objetivo descobrir, explorar ou minerar relacionamentos, padrões e vínculos significativos presentes em grandes massas documentais registradas em arquivos físicos (analógicos) e arquivos lógicos (digitais)
errada
não permite interação com o Usuário
2010
Diferentemente de datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis, o OLAP permite ao usuário extrair informações de um data warehouse ou de um datamart, de forma customizada e interativa.
certa
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É importante entender a técnica do datamining ou mineração de dados. Essa técnica é uma forma de extrair dados de um determinado banco de dados, com isso é possível prever, identificar, classificar ou otimizar os dados.
Veja o conceito exposto pelo site Devmedia.com.br:
“Data Mining consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados.”
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O processo de descoberta de conhecimento, como o nome já diz, tem como objetivo a extração de informações e a geração do conhecimento a partir dos conjuntos de dados. A mineração de dados é uma das várias etapas desse processo, que inclui seleção, pré-processamento, transformação e a interpretação e avaliação dos resultados da mineração. O objetivo da etapa de mineração de dados é mesmo descobrir padrões e relacionamentos úteis, de modo a subsidiar a tomada de decisão.
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CERTO
Para Cios et al. e Fayyad o KDD refere-se a todo o processo de descoberta de conhecimento, e a Mineração de Dados a uma das atividades do processo.
"Mineração de Dados é um passo no processo de Descoberta de Conhecimento que consiste na realização da análise dos dados e na aplicação de algoritmos de descoberta que, sob certas limitações computacionais, produzem um conjunto de padrões de certos dados", Fayyad.
Conceito leigo, kkkkkkkkkkkkkk
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(C)
Outas da CESPE que ajudam a responder:
PF18 Descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras é um dos objetivos da mineração de dados, que utiliza a estatística, a inteligência artificial e os algoritmos de aprendizagem de máquina.(C)
PF18 pode-se definir mineração de dados como o processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis.(C)
Árvores de decisão e regras de associação são exemplos de algoritmos de data mining.(C)
As ferramentas de Data Mining permitem ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Esses tipos de ferramentas podem utilizar técnicas avançadas de computação como redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa, dentre outras.(C)
A finalidade do uso do data mining em uma organização é subsidiar a produção de afirmações conclusivas acerca do padrão de comportamento exibido por agentes de interesse dessa organização.(C)
O uso prático de data mining envolve o emprego de processos, ferramentas, técnicas e métodos oriundos da matemática, da estatística e da computação, inclusive de inteligência artificial.(C)
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GAB C
Data Mining faz parte de um processo muito maior de descoberta de conhecimento chamada KDD (Knowledge Discovery in Databases – Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados.
Através de um conjunto de técnicas que, envolvendo métodos matemáticos e estatísticos, algoritmos e princípios de inteligência artificial, tem o objetivo de descobrir relacionamentos significativos entre dados armazenados em repositórios de grandes volumes e concluir sobre padrões de comportamento de clientes de uma organização para a tomada de decisões.
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Fraldas x Cervejas às 21hrs... isso é Mineração de Dados (DATA MINING)
GABARITO - CERTO
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CERTO
As aplicações de data mining utilizam diversas técnicas de natureza estatística, como a análise de conglomerados (cluster analysis), que tem como objetivo agrupar, em diferentes conjuntos de dados, os elementos identificados como semelhantes entre si, com base nas características analisadas.
O data mining consiste no processo virtual em que uma máquina realiza de maneira programada a prospecção e coleta de dados no ambiente eletrônico.
Ou seja, é uma forma ativa e automatizada de obter informação a partir da internet e de sistemas em rede.
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Direto ao ponto.
Quando a questão diz "processo de descoberta de conhecimento em base de dados", ela descreve o conceito de KDD (knowledge-discovery in databases).
O processo do KDD é composto de:
- Seleção de dados;
- Limpeza;
- Enriquecimento;
- Transformação ou codificação;
- Data mining;
- Construção de relatórios;
- Apresentação da informação descobertas;
OU SEJA, Data minig é uma etapa (intermediária) do KDD, que é um processo. Equivale dizer que KDD>DM.
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Perfeito
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Data Mining:
- A mineração de dados é um processo que permite encontrar padrões e relacionamentos ocultos em conjuntos de dados, de modo a subsidiar a tomada de decisão;
- É um processo multidisciplinar, envolvendo estatística, matemática e computação;
- Inúmeros propósitos: marketing, detecção de fraudes, saúde, sistemas de recomendação, entre outros.
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A descoberta de conhecimento nos bancos de dados (KDD) abrange mais
do que a mineração de dados. O processo de descoberta do conhecimento
compreende seis fases:
(1) seleção de dados;
(2) limpeza de dados;
(3) enriquecimento;
(4) transformação ou codificação de dados;
(5) mineração de dados; e
(6) relatório e exibição de informação descoberta.
A mineração de dados (data mining) refere-se à mineração ou
descoberta de novas informações em termos de padrões ou regras com
base em grandes quantidades de dados.
Gabarito: Certo.