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Análise de associações:
Também conhecida na área de marketing como grupos de afinidade ou análise de cestas de venda,esta funcionalidade objetiva determinar que “coisas” estão relacionadas, estão juntas, ou seja, descobrir as regras de associação condicionadas a valores de atributos que ocorrem juntos em um conjunto de dados.
Se aplica nos casos em que deseja-se estudar preferências, afinidades, visando principalmente criar oportunidades para formação de “pacotes” para consumidores.
Por exemplo, uma vez observado que dois itens são frequentemente adquiridos juntos num supermercado, pode-se preparar e oferecer estes produtos juntos, numa “mesma cesta”, pois existe grande afinidade na preferência de seus compradores.
Gabarito: Certo.
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Regra de associação está associada a palavra-chave coocorrência. Assim, estamos procurando por eventos ou informações que tenham alto grau de afinidade.
Gabarito: CERTO.
Fonte: Prof. Thiago Cavalcanti
Estratégia
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GABARITO: CERTO
De fato, a técnica de associação, ou regras de associação, não só pode, como é utilizada para indicar comportamentos que se relacionam. No caso da questão, "para indicar um grau de afinidade entre registros de eventos diferentes"
Outra questão da banca que ajuda a responder:
No data mining, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis. CERTO
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Uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis
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CERTO
As regras de associação visam descobrir relacionamentos entre variáveis em grandes bancos de dados. Dito de outro modo, as regras de associação correlacionam a presença de um item com uma faixa de valores para um conjunto de variáveis diverso.
Professor Ramon Souza (Exponencial concursos)
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Associação ou regra de associação: muitas vezes é necessário descobrir se uma determinada conduta do consumidor desemboca em outra (ex: comprar leite, então vai comprar açúcar). Definição: é uma técnica de associação em data mining que verifica se há controle, influência ou afinidade entre atributos ou valores de atributos, no intuito de verificar, mediante a análise de probabilidades condicionais, dependências entre esses atributos. Relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis.
Obs: Pode haver 02 variações dessa técnica:
a) padrões sequenciais: Aconteceu o evento A, acontecerá o evento B
b) padrões temporais: Aconteceu o evento A + tempo, acontecerá o evento B.
Obs: Essa associação (ex: comprou leite, então comprará açúcar) estabelece uma probabilidade (não é algo exato), logo precisa de uma regra (ou baliza) aceitável (ex: maior que 70% de chance) pelo analista. Essas regras se dividem em 02:
> SUPORTE/Prevalência: quantidade ou frequência do dado no BD
> CONFIANÇA/Força: Probabilidade de ocorrer o evento condicional.
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GABARITO CERTO
ASSOCIAÇÃO (association) ---- A tarefa de associação consiste em identificar quais atributos estão relacionados.
FONTE : GRAN CURSOS.
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CERTO
Entre as principais técnicas utilizadas para minerar os dados está a de Regras de Associação. A técnica de Regras de Associação se propõe a encontrar todas as associações relevantes entre um conjunto de itens aplicados a outros itens, e utiliza alguns algoritmos para realizar seu objetivo.
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Associações: relações/afinidades entre eventos aparentemente distintos.
Sequências: relações temporais entre eventos.
Classificação: permite determinar a qual grupo/conjunto um determinado dado/elemento pertence.
Meu resumo.
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Associação
São ocorrências ligadas a um único evento, itens que ocorrem de forma simultânea, e por afinidade
Exemplo tosco : Quando compro um shampoo, também compro um condicionador
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CERTO.
O conhecimento obtido pela mineração é comumente descrito em:
Regras de associação: busca a relação entre dados do tipo o que um produto comprado tem a ver com outro;
Hierarquias de classificação: objetiva descrever de forma hierarquizada as informações como classes sociais e o que cada uma compra;
Padrões sequenciais: exemplo de um paciente que apresenta um resfriado, mas volta após um período com uma gripe e que mais adiante apresenta sintomas de pneumonia;
Padrões dentre de série temporal: quando o padrão é o espaço de tempo, ou seja, a frequência com que um cliente compra o mesmo produto;
Agrupamento: definição de grupos de dados ou indivíduos que estejam propensos a determinada ação ou situação.
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TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS (DATA MINING)
-ASSOCIAÇÃO
-CLASSIFICAÇÃO
-ARMAZENAMENTO EM CLUSTER
-PREVISÃO
-PADRÕES SEQUENCIAIS
-ARVORE DE DECISÃO
-COMBINAÇÃO
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Tarefas/Técnicas de Mineração dos Dados
Descrição (Description): descreve padrões e tendências reveladas pelos dados.
Classificação (Classification): identifica a qual classe determinado registro pertence.
Estimação (Estimation) ou Regressão (Regression): a estimação é similar à classificação, porém é utilizada quando o registro é identificado por um valor numérico, não um categórico.
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.
Agrupamento (Clustering): a tarefa de agrupamento visa identificar e aproximar os registros similares. Um agrupamento (ou cluster) é uma coleção de registros similares entre si, mas diferentes dos outros registros nos demais agrupamentos. A partir dessa tarefa, é possível visualizar os padrões e descrevê-los.
Associação (Association): a tarefa de associação consiste em identificar quais atributos estão relacionados. Apresentam a forma: se atributo X, ENTÃO atributo Y
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Gabarito: Certo.
A título de contribuição:
Esta técnica é a mais famosa e ficou conhecida depois que uma rede de supermercados, ao utilizar uma ferramenta de Data Mining com esta técnica, descobriu que, nas sextas-feiras, quem comprava fraldas também comprava cerveja. O objetivo da técnica é avaliar que valores aparecem muito juntos nas mesmas transações ou eventos (por exemplo, carrinhos de compras), mas também pode ser utilizada para identificar relações entre atributos dentro de uma mesma entidade (ex.: clientes do sexo feminino costumam morar mais no bairro X).
Fonte: BI na era do Big Data para cientistas de dados, Stanley Loh.
Bons estudos!
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O conhecimento obtido pela mineração é comumente descrito em:
Regras de associação : busca a relação entre dados do tipo o que um produto comprado tem a ver com outro;
Hierarquias de classificação: objetiva descrever de forma hierarquizada asinformações como classes sociais e o que cada uma compra;
Padrões sequenciais: exemplo de um paciente que apresenta um resfriado, mas voltaapós um período com uma gripe e que mais adiante apresenta sintomas de pneumonia;
Padrões dentre de série temporal: quando o padrão é o espaço de tempo, ou seja, afrequência com que um cliente compra o mesmo produto;
Agrupamento: definição de grupos de dados ou indivíduos que estejam propensos adeterminada ação ou situação.
Fonte: Alfacon
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Data Mining
- Processo analítico
- Explorar grandes quantidades de dados
- Busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis
**Possui 3 etapas
1. Exploração
2. Construção de modelo/definição de padrão
3. Validação/verificação
AGREGAÇÃO = AGRUPAMENTO = CLUSTERING
Características:
-- Aprendizado NÃO-supervisionado
-- Realiza a identificação de dados similares e os agrupa
-- NÃO há pré-definição de grupos
-- NÃO realiza classificação e NÃO estima valores
Técnica de agrupamento (clustering)
permite a descoberta de dados por faixa de
valores,
· explorar grandes quantidades
de dados
· procura de padrões
consistentes
· regras de associação ou
sequências temporais
· detectando assim novos
subconjuntos
· processo de descoberta automática de
informações úteis
· destaca-se
o reconhecimento de padrões por meio de
comparação e análise dos dados
· o que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
·
cespe - A técnica de associação é utilizada para indicar um grau de afinidade entre registros de eventos diferentes, para permitir o processo de data mining.
A análise de regressão em mineração de dados tem como objetivos a sumariação, a predição, o controle e a estimação.
A tarefa de regressão é predizer um valor numérico a partir de um conjunto de atributos fornecidos.
É considerada como um aprendizado supervisionado (supervised learning), pois a base de dados de treinamento já possui valores numéricos previamente definidos para o atributo a ser previsto nas novas instâncias.
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A associação permite encontrar padrões entre produtos distintos, por exemplo a venda de um produto pode estar associada a venda de outro produto mesmo que não exista relação entre os dois. Um exemplo clássico é associação identificada pelo Wal-Mart que observou que a venda de fraudas descartáveis estava associada a venda de cervejas e a aproximação dos dois produtos nos supermercados da rede permitiu um aumento na venda de cervejas.
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Gab.: C
Na técnica de associação, ele busca uma similaridade entre eventos distintos.
Um exemplo muito usado é o do carrefour: Notou-se que, às sextas, era comum que fossem compradas cervejas e fraldas. Buscaram entender o porquê, pois são totalmente diferentes, então, chegaram a uma conclusão: Pais iam comprar fraldas para seus filhos e aproveitavam e levavam cerveja. Com isso, eles colocaram as cervejas perto das fraldas para alavancar as vendas. Note que são eventos diferentes (comprar fralda + comprar cerveja), no entanto, estão associados.
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se x aconteceu provavelmente y acontecerá esse é o bizu da regra de associação
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- Associações (Não-supervisionado)
Uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens à outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis
São do tipo “Se isso, então aquilo”. Ou seja, se algo acontece outra coisa provavelmente acontecerá.
Exemplo: em uma cesta de compras, pessoas que comprara o item X também compraram o item Y.
Fonte: Professor Josis Alves. Gran Cursos.
Outra questão CEBRASPE (Q954556):
Julgue o item a seguir, a respeito de data mining e OLAP.
No data mining, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis.
[Gabarito: CERTO]
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O famoso exemplo da fralda e cerveja
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essa aí é só pro cara ir embora sem chorar
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HOJE, NÃO CESPONA.
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Poxa só eu interpretei errado essa questão? Devo estar ficando neurótico com a CEBRASPE...
Vejam outra questão:
No data mining, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis. CERTO
Aí vem nessa questão e diz:
A técnica de associação é utilizada para indicar um grau de afinidade entre registros de eventos diferentes, para permitir o processo de data mining.
No meu ponto de vista a associação é um processo da mineração em si e não uma técnica para permitir a mineração...
Enfim, em algumas questões o pé da letra justifica a resposta, em outras apenas o encaixe do conceito a uma afirmação da assertiva basta, já não sei o que pensar.
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CERTO
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO
- O objetivo é encontrar elementos que impliquem na presença de outros elementos na mesma transação. (originados de eventos diferentes)
- apresentam a forma de SE... ENTÃO (fator de suporte e fator de confiança)
- possui ótimos resultados
- Não supervisionado (Não há intervenção humana)
- "o quanto determinado PRODUTO X, implica na compra de um PRODUDO Y".
- método muito utilizado no "Carrinho de Compras"
ex: SE o cliente compra comida japonesa, ENTÃO leva vinho também.
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Minha contribuição:
Cuidado para não confundir técnicas de associação com técnicas de classificação, pois ambas são similares.
A associação é uma técnica não supervisionada que trabalha com padrões ainda não estabelecidos previamente, tendo como função principal: associar, procurar afinidades nos dados já classificados pela própria técnica de classificação. Ou seja, a associação é um processo posterior, enquanto que a classificação é um processo anterior.
Para terminar: a técnica de classificação é SUPERVISIONADA, ou seja, trabalha com padrões de dados já previamente estabelecidos.
"Quando for óbvio que os objetivos não poderão ser atingidos, não ajuste os objetivos, ajuste os passos da ação"
Confúcio.
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Data Mining
Planejamento
Seleção de Dados
Modelagem de dados
Avaliação dos resultados
Apresentação e ações
Técnicas
Estatística
Clusterização
Visualização
Árvore de decisão
Regras de Associação
Redes Neurais
Classificação
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Complementando...
As regras de associação em mineração de dados visa identificar a afinidade entre duas características ou atributos. CERTO
A regra de associação visa identificar se uma conduta se desencadeia em outra, tendo dois padrões:
padrão sequencial: aconteceu A, acontecerá B, em conjunto, mesmo momento.
padrão temporal: aconteceu A, passou um tempo, aconteceu B, diferentes momentos.