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O Data Mining apoia o conhecimento indutivo, que descobre novas regras e padrões nos dados fornecidos. ( ELMASRI, NAVATHE )
Data Mining se refere à mineração ou a descoberta de novas informações em função de padrões ou regras em grandes quantidades de Dados .( ELMASRI, NAVATHE )
Certo
http://conic-semesp.org.br/anais/files/2017/trabalho-1000025508.pdf
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Gabarito Certo
Data mining é uma expressão inglesa ligada à informática cuja tradução é mineração de dados. Consiste em uma funcionalidade que agrega e organiza dados, encontrando neles padrões, associações, mudanças e anomalias relevantes.
A expressão data mining surgiu pela primeira vez em 1990 em comunidades de bases de dado. A mineração de dados é a etapa de análise do processo conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases), sendo a sua tradução literal "Descoberta de Conhecimento em Bases de Dado".
O data mining pode ser divido em algumas etapas básicas que são: exploração, construção de modelo, definição de padrão e validação e verificação.
A mineração de dados é uma prática relativamente recente no mundo da computação, e utiliza técnicas de recuperação de informação, inteligência artificial, reconhecimento de padrões e de estatística para procurar correlações entre diferentes dados que permitam adquirir um conhecimento benéfico para uma empresa ou indivíduo. Para uma empresa, o data mining pode ser uma importante ferramenta que potencia a inovação e lucratividade.
"Retroceder Nunca Render-se Jamais !"
Força e Fé !
Fortuna Audaces Sequitur !
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Certo
O data mining (mineração de dados) procura descobrir padrões, tendências e correlações ocultas nos dados, que possam propiciar uma vantagem competitiva estratégica a uma empresa.
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Gab: CERTO
O 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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Os principais objetivos da MINERAÇÃO DE DADOS (data mining) são descobrir relacionamentos entre dados e fornecer subsídios para que possa ser feita uma previsão de tendências futuras baseadas no passado.
GABARITO: Correto.
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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 consiste basicamente em 3 etapas: exploração, construção de modelo ou definição do padrão e validação/verificação.
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Em outras palavras, as ferramentas de Data Mining analisam os dados, descobrem problemas ou oportunidades escondidas nos relacionamentos dos dados, e então diagnosticam o comportamento dos negócios, requerendo a mínima intervenção do usuário. Assim, ele se dedicará somente a ir em busca do conhecimento e produzir mais vantagens competitivas.
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Principais técnicas no Data Mining: O Data Mining (DM) descende fundamentalmente de 3 linhagens.
A mais antiga delas é a estatística clássica.
A segunda linhagem do DM é a Inteligência Artificial (IA)
E a terceira e última linhagem do DM é a chamada machine learning, que pode ser melhor descrita como o casamento entre a estatística e a Inteligência Artificial.
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Existem inúmeras ramificações de Data Mining, sendo algumas delas:
Redes neurais: são sistemas computacionais baseados numa aproximação à computação baseada em ligações.
Indução de regras: a Indução de Regras, ou Rule Induction, refere-se à detecção de tendências dentro de grupos de dados, ou de “regras” sobre o dado.
Árvores de decisão: baseiam-se numa análise que trabalha testando automaticamente todos os valores do dado para identificar aqueles que são fortemente associados com os itens de saída selecionados para exame.
Analise de séries temporais: técnica estatística que requer um trabalho muito forte de máquinas/engenheiros. Frequentemente ser confundida como um gênero mais simples de DM chamado “forecasting” (previsão).
Visualização: mapeia o dado sendo minerado de acordo com dimensões especificadas.
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É importante notar que em praticamente todos esses casos o que se deseja é descobrir padrões em volumes de dados. É importante ressaltar também que o Data Mining não é o final da atividade de descoberta de conhecimentos, mas é tão somente o início. É imprescindível (ao menos com a tecnologia atual) dispor de analistas capacitados que saibam interagir com os sistemas de forma a conduzi-los para uma extração de padrões úteis e relevantes.
Fonte: https://www.devmedia.com.br/conceitos-e-tecnicas-sobre-data-mining/19342
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Mineração de dados
Refere-se à mineração ou descoberta de novas
informações em termos de padrões ou regras com base
em grandes quantidades de dados.
Objetivos: Diagnosticar problemas, descobrir
oportunidades
Leo Matos
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Laudon&Laudon: Análise de grandes quantidades de dados a fim de encontrar padrões e regras que possam ser usadas para orientar a tomada de decisões e prever o comportamento futuro.
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CORRETO
Data mining é uma expressão inglesa ligada à informática cuja tradução é mineração de dados. Consiste em uma funcionalidade que agrega e organiza dados, encontrando neles padrões, associações, mudanças e anomalias relevantes
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Certo
Data mining, ou mineração de dados, é a prática de examinar dados que já foram coletados – utilizando diversos tipos de algoritmos, normalmente de forma automática –, a fim de gerar novas informações e encontrar padrões. Veja em mais detalhes neste artigo o que é data mining, e como a mineração de dados se coloca diante de temas mais recentes como o Advanced Analytics e a Indústria 4.0.
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"O conhecimento normalmente é classificado como indutivo versus dedutivo.
O conhecimento dedutivo deduz novas informações com base na aplicação de regras lógicas previamente especificadas de dedução sobre o dado indicado.
A mineração de dados enfoca o conhecimento indutivo, que descobre novas regras e padrões com base nos dados fornecidos."
[Elmasri, 6Ed - pag 700]
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Na lógica, método indutivo ou indução é o raciocínio que, após considerar um número suficiente de casos particulares, conclui uma verdade geral. A indução, ao contrário da dedução, parte de dados particulares da experiência sensível.
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Essa é uma boa definição para os objetivos de data mining. O propósito é a descoberta de regras e padrões previamente ocultos. O conhecimento indutivo é aquele obtido através da generalização de regras a partir de ocorrências particulares de eventos.
Por exemplo, quando verificamos que um determinado conjunto de clientes de um banco com as mesmas características está sempre associado a um alto risco de inadimplência, podemos então realizar o raciocínio indutivo e extrair a informação de que os demais clientes que seguem aquele perfil também terão um alto risco de não pagar suas contas.
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Correto, método indutivo ou indução é o raciocínio que, após considerar um número suficiente de casos particulares, conclui uma verdade geral.
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Na lógica, método indutivo ou indução é o raciocínio que, após considerar um número suficiente de casos particulares, conclui uma verdade geral. A indução, ao contrário da dedução, parte de dados particulares da experiência sensível.
Ou seja a partir de padrões captados ele mesmo vai direcionando as decisões - Não supervisionado = conhecimento Indutivo
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Certo.
O conhecimento é classificado em indutivo e dedutivo. O conhecimento dedutivo deduz novas informações baseadas na aplicação de regras lógicas predefinidas de dedução sobre dados existentes. O Data Mining apoia o conhecimento indutivo, que descobre novas regras e padrões nos dados fornecidos. (ELMASRI, NAVATHE, 2005).
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Certo
Os objetivos do datamining incluem identificar os tipos de relacionamentos que se estabelecem entre informações armazenadas em um grande repositório.
Certo
Objetivos:
-Prever
-Identificar
-Classificar
-Otimizar
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O conhecimento indutivo é aquele obtido através da generalização de ocorrências particulares.
Por exemplo, quando verificamos que um determinado conjunto de clientes de um banco com as mesmas características está sempre associado a um alto risco de inadimplência, podemos então induzir que os demais clientes que seguem aquele perfil também terão um alto risco de não pagar suas contas.
Fonte: Prof. Arthur Mendonça - Direção Concursos
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Gabarito: Correto.
O objetivo do data mining é relacionar e encontrar padrões em informações extraídas da imensa base de dados abastecida por todas as transações de uma companhia.
Fonte: https://www.dicionariofinanceiro.com/data-mining/
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CERTO
- A mineração de dados utiliza regras e padrões para descobrir conhecimento indutivo (observar e descobrir padrões do usuário)
exemplo:
Um cliente que compra um vídeo game no site das lojas americanas. O site vai enviar cookies para a máquina do comprador e começar a monitorar quais jogos ele mais curte.
Depois de um tempo ao acessar o site das americanas aparecerá promoções de jogos do seu agrado. (provavelmente ele irá comprar)
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GABARITO: CERTO.
DATA MINING
↳ Uma funcionalidade que pesquisa, agrega e organiza dados, de maneira que, através de análises encontre padrões, associações, mudanças, anomalias e outras informações relevantes.
➥ Em outras palavras, Data Mining ou mineração de dados, é o processo de coleta de dados para elaboração de relatórios para tomada de decisão; é o processo de navegar através de grandes quantidades de dados para produzir relacionamentos de conteúdo, assim prevendo comportamentos e costumes.
[...]
Os principais métodos de mineração de dados:
Mnemônico: RÁALE
- Rede Neurais
- Árvore de Decisão
- Algoritmos Genéticos
- Lógica Fuzzy (Difusa)
- Estatística
[...]
QUESTÕES PRA FIXAR!
↳ Data Mining é o processo de explorar grande quantidade de dados para extração não-trivial de informação implícita desconhecida.
↳ Data Mining é uso de teorias, métodos, processos e tecnologias para organizar uma grande quantidade de dados brutos para identificar padrões de comportamentos em determinados públicos.
↳ Data Mining é a categoria de ferramentas de análise denominada open-end e que permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados.
↳ Data Mining é o processo de descoberta de novas correlações, padrões e tendências entre as informações de uma empresa, por meio da análise de grandes quantidades de dados armazenados em bancos de dados usando técnicas de reconhecimento de padrões, estatísticas e matemáticas.
↳ Data Mining constitui em uma técnica para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos, importantes à aplicação.
↳ Data Mining é o conjunto de ferramentas que 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 (fuzzy), dentre outras.
↳ Data Mining é o conjunto de ferramentas e técnicas de mineração de dados que têm por objetivo buscar a classificação e o agrupamento (clusterização) de dados, bem como identificar padrões.
↳ Data Mining é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes com o intuito de detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis e novos subconjuntos de dados.
↳ Data Mining consiste em explorar um conjunto de dados visando a extrair ou a ajudar a evidenciar padrões, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos entre estes.
GABARITOS: CERTO ☑
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Fontes: Techtudo; PDF do Estratégia; Questões da CESPE; Colegas do QC.