Desenvolvimento regional do extremo oeste

Trabalho referente a aula do dia 28/10

1. De acordo com o autor, o que é Data Mining?

R. Datamining, se refere a mineração dos dados conseguindo criar vínculos, interligações entre informações, usando técnicas automáticas de exploração para a descoberta de alguma forma de padrão de informação que possa ser vinculado.

2. Por que apenas, recentemente, o Data Mining passou a ser usado para explorar dados?

R. Pela necessidade de uma forma de organização das informações disponíveis. Na atualidade muitas informações, muitos dados estão sendo encontrados e vinculados em todos os lugares. Necessitando assim de um sistema potente que tenha capacidade para comportar toda essa gama de opções e sequencias.

3. Quais são as fases do Data Mining? Explique brevemente cada uma delas.

R. 1° identificação do problema: a descoberta do ‘problema’ que se quer resolver, seja uma melhoria, a resolução de uma falha, a melhora nas vendas, diminuição de custos. 2° Descoberta de conhecimento: a busca dos dados interligáveis via inteligência artificial, que consegue agilizar as operações e absorve maior quantidade de dados e os esmiuçando melhor, produzindo vantagens. 3° Analise das relações descobertas: fase humana, que consiste em analisar propriamente as relações que o datamining conseguiu visualizando onde, como e por que devem ser tomadas atitudes e funcionamento das próximas etapas. 5° Uso das relações descobertas: pôs analise, escolhem-se as atividades relevantes, e que serão executadas. 6° Avaliação de resultado: visualização dos resultados pôs todo o ciclo de utilização do datamining e da sequencia embasada pelas informações fornecidas pelo sistema. 7° O retorno: onde se identifica a efetividade das atividades realizadas, e se não forem suficientes a etapa 1° deve ser reiniciada dando sequência regular ao ciclo. 

4. De acordo com o autor, há 3 formas de realizar Data Mining. Quais são elas? Descreva brevemente cada uma delas.

1° Descoberta não supervisionada de Relação: analise das informações e conglomerados de informações sem um objetivo pré-determinado. Não existindo uma deficiência, ou algo do gênero necessário, apenas sendo usada para melhoramento das atividades que já são efetivas.

2° Testando Hipóteses: observando uma certa probabilidade de algo, uma hipótese, correlacionar as duas ações, para encontrar uma possível lacuna na qual a hipótese possa se confirmar, ou mesmo ser extinta.

3° Modelagem matemática dos gastos: uma modelagem na qual não é somente jogada no ar, nem analisadas hipóteses, mas sim potenciais e poderes de clientes. Visualizando o poder de compra, a intensidade das compras, os interesses mais comuns, algo que possa efetivamente favorecer as vendas de cada mix de produtos relacionando com o poder aquisitivo e interesse dos próprios clientes.

5. Quais são as técnicas de Data Mining descritas pelo autor? Descreva cada uma delas e cite exemplos.

Classificação: mais usada,

Estimativa:

Previsão:

Afinidade: co-relação entre itens que possam ser comprados juntos, analisando uma cesta de supermercado, artigos que se complementem, que possam ser utilizadas promoções para uma espécie de venda “casada” dos mesmos, favorecendo assim a receita.

Agrupamentos: