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''Considerada uma evolução da área de Recuperação de Informações (RI) [20], Mineração de textos (Text Mining) é um Processo de Descoberta de Conhecimento, que utiliza técnicas de análise e extração de dados a partir de textos, frases ou apenas palavras. Envolve a aplicação de algoritmos computacionais que processam textos e identificam informações úteis e implícitas, que normalmente não poderiam ser recuperadas utilizando métodos tradicionais de consulta, pois a informação contida nestes textos não pode ser obtida de forma direta, uma vez que, em geral, estão armazenadas em formato não estruturados.''
FONTE: https://ww2.inf.ufg.br/sites/default/files/uploads/relatorios-tecnicos/RT-INF_005-07.pdf
(Mineração de Textos Edison Andrade Martins Morais ∗ edison@inf.ufg.br Ana Paula L. Ambrósio † apaula@inf.ufg.br)
Excelente artigo sobre mineração de textos.
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Certo
Data mining ( mineração de dados ), de forma resumida
Mineração de dados (em inglês, data mining) é o processo de encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados. Através de uma variedade de técnicas, você pode usar essas informações para aumentar a renda, cortar custos, melhorar o relacionamento com os clientes, reduzir riscos e mais.
Importante
O processo de minerar dados para descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras tem uma longa história. Por vezes chamado de "descoberta de conhecimento em bancos de dados", o termo "mineração" só foi cunhado nos anos 1990, mas sua base compreende três disciplinas científicas entrelaçadas que existem há tempos: estatística (o estudo numérico das relações entre dados), inteligência artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e machine learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões). A tecnologia de mineração de dados continua evoluindo para acompanhar o potencial ilimitado do big data e a computação de baixo custo.
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Gabarito: Certo.
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.
A mineração de dados consiste em buscar padrões e combinações de dados que ajudem a melhorar os negócios.
Exemplo: Extraindo-se os dados de vendas de supermercado descobriu-se que a venda de cervejas aumenta quando aumenta-se a venda de fraldas descartáveis.
Motivo: quando os papais vão ao supermercado comprar fraldas aproveitam para comprar uma geladinha. A partir daí o gerente do supermercado decidiu colocar uma "ilha" de cerveja no corredor de acesso as fraldas, e aumentou ainda mais as vendas dos dois produtos.
Outras questões sobre o assunto:
(SEDUC/2011/CESPE) A mineração de dados (data mining) é um método computacional que permite extrair informações a partir de grande quantidade de dados. Certo
(Perito -PF/2018/CESPE) 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. Certo.
(Auditor - TCU/2015/CESPE) 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. Certo.
Fonte: vivendo e aprendendo com os colegas do QC; CESPINHA.
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Conceito: A Mineração de Texto é um meio para encontrar padrões interessantes/úteis em um contexto de informações textuais não estruturadas, combinado com alguma tecnologia de extração e de recuperação da informação, processo de linguagem natural e de sumarização ou indexação de documentos. A internet está cheia de informações e processá-las pode ser uma tarefa e tanto, mas essa tarefa pode ser facilmente executada por meio de Ferramentas de Mineração de Texto.
Em suma, a mineração de texto tem como objetivo a busca de informações relevantes e a descoberta de conhecimentos significativos a partir de documentos textuais não estruturados ou semiestruturados. Este processo envolve um grau de dificuldade significativo considerando que as informações normalmente estão disponíveis em linguagem natural, sem a preocupação com a padronização ou com a estruturação dos dados – sua matéria prima é a palavra!
Por fim, um bom exemplo de Mineração de Texto é o Processamento de Linguagem Natural (PLN). Trata-se de uma área dentro da Inteligência Artificial que busca fazer com que os computadores entendam e simulem uma linguagem humana. É utilizado em diversas ferramentas como Google Tradutor, Sistemas de Reconhecimento de Falas e Nuvem de Palavras – esse último é um dos que eu acho mais interessantes.
Fonte: Material Estratégia
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automática me tirou da briga
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Complementando a colaboração dos demais colegas. A mineração de dados pode ser:
(1) diagnóstica, utilizada para entender os dados e/ou encontrar causas de problemas;
(2) preditiva, utilizada para antecipar comportamentos futuros;
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Pra quem é da TI sabe que essa questão ta estranha… os termos utilizados podem confundir
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Gabarito: CERTO
Questões da CESPE:
A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining.(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)
Em DataMining, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação para atribuir informação de tipo.(C)
Na implementação de mineração de dados (data mining), a utilização da técnica de padrões sequenciais pode ser útil para a identificação de tendências.(C)
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O PROCESSO DE EXTRAÇÃO é automático, no entanto, as FERRAMENTAS DE MINERAÇÃO não são!
Isso me confundiu.
Bons estudos!
"Frieza na derrota, frieza na vitória!"