Data mining
Por: wms23 • 31/8/2015 • Relatório de pesquisa • 335 Palavras (2 Páginas) • 892 Visualizações
- Defina Data Mining, descreva os tipos de informação obtidos a partir do data mining e explique em que ele difere do OLAP.
R – Mineração de dados é uma ferramenta para análise de grande volume de dados baseados em matemática e estatística, onde ele descobre padrões e relacionamentos ocultos em grande bancos de dados e ainda deduz regras para a partir deles fazer uma previsão futura.
Os 5 tipos de informação da mineração de dados são :
Associações que fornecem as ocorrências ligadas a um único evento;
Sequencias que são eventos ligados ao longo do tempo;
Classificações que é classificar ou criar padrões que descrevem o grupo ao qual o item pertence;
Aglomerações que semelhante à classificações quando ainda não foram definidos grupos;
Prognósticos que partem de uma serie valores existentes para prever quais serão os outros valores.
É diferente da ferramenta OLAP, que analisa de uma forma multidirecional os dados, permitindo que os usuários vejam os mesmos dados de diferentes maneiras, em várias dimensões como um cubo. Essa análise de combinação de dados em várias dimensões é que vai dar o poder de decisão do ao gestor. Então, ela não o poder de previsão futuras, nem colher dados ocultos como na mineração de dados.
- Defina política de informação e administração de dados e explique como elas ajudam as empresas a organizar seus dados.
R – Politica de informação de dados são regras de como serão organizados e armazenados esses dados e quem terá permissão de vê-los e alterá-los. Na prática, ela ajuda a organizar a empresa tipificando permissões, por exemplo, só os membros do setor de recursos humanos podem alterar e visualizar informações restrita dos funcionários como números da previdência, salário, etc.
A administração de dados é responsável pelas políticas e procedimentos específicos pelos os quais as informações podem ser gerenciadas como recurso organizacional. Na empresa essas responsabilidades incluem o desenvolvimento da politica de informação, planejamento de dados, desenvolvimento de dicionário de dados, monitoramento de como os especialistas em sistemas de informação e usuários finais usam essas informações.
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