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A mineração
de dados é um processo de busca de relações desconhecidas
ou informações em grandes bases de dados ou armazéns de dados, utilizando
ferramentas inteligentes como a computação neural, técnicas de análise
preditiva, ou métodos estatísticos avançados.
Fonte: Provas de TI - Curso de BD
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"Predições Numéricas
Os métodos de predição visam descobrir um possível valor futuro de uma variável. As predições numéricas visam prever valores para variáveis contínuas. Para a predição de variáveis discretas, as técnicas de classificação já apresentadas podem ser aplicadas. Os métodos mais conhecidos para predição numérica são as regressões, desenvolvidas por Sir Frances Galton (1822 à 1911). Alguns autores tratam as predições numéricas e as regressões como sinônimos, porém, como vimos, alguns métodos de classificação também fazem predições. As técnicas de regressão modelam o relacionamento de variáveis independentes (chamadas preditoras) com uma variável dependente (chamada resposta). As variáveis preditoras são os atributos dos registros, e a resposta é o que se quer predizer." fonte: Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas (Cássio Oliveira Camilo João Carlos da Silva)
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Predição (Prediction) A tarefa de predição é similar às tarefas de classificação e estimação, porém ela visa descobrir o valor futuro de um determinado atributo.
Exemplos:
• Predizer o valor de uma ação três meses adiante;
• Predizer o percentual que será aumentado de tráfego na rede se a velocidade aumentar;
• Predizer o vencedor do campeonato baseando-se na comparação das estatísticas dos times.
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GABARITO D!
Predição envolve um componente temporal, isto é, representa aquela classe de problemas nos quais estamos interessados em prever o comportamento ou valor futuro de uma determinada variável com base em valores anteriores desta mesma variável (mono-variável) ou em valores anteriores da variável de interesse e de outras variáveis (multi-variável).
ELMASRI, R. e NAVATHE, S. B. Data Mining Concepts. In: Fundamentals of Database Systems. Addison-Wesley, 2004, p. 867-897.