Data Mining: conceitos, técnicas e aplicação.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: Rodrigues Filho, José Alberto Florentino
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Banco de dados
Data mining
Database
Estatística
Mineração de dados
Statistics
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-04022025-144745/
Resumo: Ao longo das últimas décadas, significativo volume de dados foi armazenado a partir dos Sistemas de Informação e Automação em meios computacionais. Diante desse imenso volume de dados, tecnologia e técnicas foram desenvolvidas não apenas para prover melhores mecanismos para seu armazenamento e respectiva recuperação, mas também para permitir um novo \"olhar\" para tais dados. A Tecnologia \"Data Mining\" surge neste cenário com o propósito de oferecer recursos para que os dados armazenados pelos Sistemas transacionais das organizações possam ser garimpados em busca de conhecimento novo e útil, expresso em forma de regras de associação que demonstram padrões entre os dados. Para identificar e contextualizar \"Data Mining\" buscou-se recuperar o processo evolutivo dos Sistemas de Informação e de seus mecanismos de armazenamento e recuperação de dados, os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados. Para entender seus mecanismos de funcionamento, procurou-se explorar quais técnicas eram empregadas por \"Data Mining\", para que padrões entre os dados pudessem ser identificados. Uma ferramenta de software foi utilizada para ilustrar o processo e diante da dificuldade de solução para um caso particular, o \"Market Basket Analysis\". Implementou-se, a partir de um algoritmo denominado APRIORI, aplicação computacional específica. A aplicação permite revelar padrões que são apresentados e discutidos, além de sinalizar amplo leque de possibilidades futuras
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