Data Mining é um processo aplicado a um grande volume de dados no qual se busca encontrar padrões, relacionamentos entres eles e formular hipóteses acerca de um fenômeno em relação ao qual estão relacionados. A busca e classificação dos dados é feita por meio de técnicas avançadas como Redes Bayesianas, Padrões Sequenciais e Redes Bayesianas.

Classificação de dados em Data Mining

Em Mineração de Dados usa-se das mais diversas regras e algoritmos para encontrar relacionamentos entre os dados. Eles são escolhidos conforme o tipo de solução que se procura encontrar a partir dos dados analisados. A seguir mostramos três regras aplicadas nessa área.

Regras de Associação: trata-se de padrões encontrados nos dados que possuem relacionamento entre si em uma base de dados. Um exemplo são os dados em uma rede varejista em que há um padrão de compra de produtos que sempre aparecem em um mesmo carrinho como: cerveja e carvão para churrasco, creme para cabelo e um certo tipo de condicionador, dentre outros.

Padrões Sequenciais: a procura por padrões sequenciais tem por objetivo diagnosticar a ocorrência de um evento futuro com base no padrão sequencial dos dados coletados. Por exemplo, se o consumidor tem comprado equipamentos de ginástica, em um futuro próximo ele pode passar a comprar suplementos pois, a partir do estudo dos relacionamentos entre os dados passados, esse padrão sequencial se repetiu com frequência.

Redes Bayesianas: a rede bayesiana é uma representação de variáveis em forma de nós. A ligação entre os nós é feita com base na influência que uma dessas variáveis tem sobre a outra com base em um modelo probabilístico em que a ocorrência de um evento depende da ocorrência de um outro evento a que está vinculado. Ela é aplicada em tratamento de linguagem natural, diagnósticos de doenças e resolução de problemas complexos.

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#SPJ1

Resposta:

Padrão de resposta esperado

1- Regras de Associação: De maneira geral, uma regra de associação tem a forma LHS = RHS, onde LHS (Left Hand Side) e RHS (Right Hand Side) são conjuntos de itens. Existem pelo menos duas medidas importantes para uma regra de associação, sendo:

- Suporte: o suporte de um conjunto de itens é a porcentagem de transações que contêm todos esses itens.

- Confiança: considere as transações que contêm todos os itens em LHS. A confiança de uma regra LHS = RHS é a porcentagem de tais transações, que também contém todos os itens em RHS.

2- Padrões Sequenciais: De forma prática, podemos esperar que examinando um banco de dados de transações passadas (análise histórica), coletadas durante um longo período de tempo e em uma variedade de circunstâncias, e restringindo a atenção às regras que acorrem com maior frequência, teríamos determinados padrões. Embora estes padrões não indiquem necessariamente relacionamentos causais entre conjuntos LHS e RHS, enfatizamos que eles (padrões) fornecem um ponto de partida muito importante para tais análises.

3- Redes Bayesianas: São grafos que podem ser usados para descrever uma classe de modelos, com relação entre variáveis ou eventos entre variáveis para indicar causalidade. Uma estratégia é considerar cada combinação possível de relacionamentos causais dentre variáveis e eventos de interesse e avaliar a probabilidade de cada combinação de acordo com os dados disponíveis. Se pensarmos que cada combinação como um "modelo", podemos atribuir uma pontuação a cada um destes modelos, considerando o quanto ele é consistente em relação aos dados observados.

Explicação: