Modelo de Projeto

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA

CAMPUS FREDERICO WESTPHALEN

CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

CRISTIAN KIRSCH FOESCH

DATA MINING: CONCEITOS E PRINCIPIOS BASICOS

Frederico Westphalen, RS

2018

CRISTIAN KIRSCH FOESCH

DATA MINING: CONCEITOS E PRINCIPIOS BASICOS

Projeto apresentado na Disciplina de Metodologia Científica e da Pesquisa, Curso de Sistemas de Informação, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM-FW, RS).

Orientadora: Prof.ª Dr.ª Adriana Pereira

Frederico Westphalen, RS
2018 

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO        4

1.1 OBJETIVOS PROPOSTOS        4

1.1.1 Objetivo geral        5

1.1.2 Objetivos específicos        5

2 CONCEITO        6

2.2 - Origem da mineração de dados        6

3 METODOLOGIA        8

4 CRONOGRAMA        9

5 ORÇAMENTO        10

6 RESULTADOS ESPERADOS        11

REFERÊNCIAS        12

ANEXO A – QUESTIONÁRIO APLICADO NA ESCOLA        Erro! Indicador não definido.

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1 INTRODUÇÃO

O ser humano sempre aprendeu observando alguns padrões, formulando hipóteses e teorias e as testando na prática para descobrir as regras. A novidade da era do computador é que o volume enorme de dados não pode mais ser examinado a procura de padrões em um período razoável, a solução foi instrumentalizar o próprio computador para detectar relações que sejam novas e uteis, esse conceito é denominado ‘Data mining’.

Data mining é uma expressão inglesa, cuja tradução é “Mineração de dados”, consiste em uma funcionalidade que agrega e organiza os dados.

Este conceito está sendo cada vez mais utilizado, pois com ele se torna muito mais fácil encontrar certos dados em um banco de dados. Imaginemos o seguinte exemplo: uma empresa deve saber qual a media de idade dos seus funcionários, com isso somente será preciso descobrir o padrão que mais se repete e encontrar ele em toda a tabela.

A mineração de dados é muitas vezes utilizada por empresas para realizar o cruzamento de informações, como por exemplo associar o salário do funcionário com o seu estado civil, para verificar se uma coisa tem alguma ligação com a outra.

A mineração de dados pode ser comparada com o dono de uma pequena empresa buscando informações com seus clientes no balcão de sua loja, obviamente em uma escala muito maior. Mas o principio não deixa de ser o mesmo, é tentar identificar padrões que se repetem.

Mas vale ressalta que algumas tarefas da descoberta de informação não são consideradas mineração de dados. Por exemplo, a procura de registros individuais utilizando um sistema gerenciador de banco de dados, ou a busca de páginas da web através de um mecanismo de busca estão relacionadas a recuperação de dados.

Este trabalho tenta mostrar de forma simples e superficial o que é o Data Mining, quais suas utilizações no dia a dia, e quais são os passos básicos a serem seguidos.

1.1 OBJETIVOS PROPOSTOS

A seguir são apresentados os objetivos deste projeto.

1.1.1 Objetivo geral

Estudo da mineração de dados, quais suas aplicações e qual sua real necessidade de empregabilidade.

1.1.2 Objetivos específicos

A realização deste projeto de pesquisa tem, por objetivos:

- Estudar quais as aplicações da mineração de dados;

- Definir a(s) metodologia(s) que será(ão) aplicada(s) e a como a mineração de dados pode ser aplicada de forma prática;

- Estudar a tecnologia de mineração de dados e em quais locais ela pode ser aplicada com eficiência;

- Demonstrar por meio de exemplos já realizados, quais as formas de aplicação da mineração de dados;

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2 CONCEITO

Prospecção de dados^[1], Mineração de dados^[2] (mais conhecida como data mining) é um termo utilizado para o processo de explorar grandes quantidades de dados a procura de algum padrão consistente. Como regras associações ou sequencias temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre as variáveis.

No campo da administração a mineração de dados é utilizada para descobrir regras, identificar fatores e tendências chave, descobrir padrões, relacionamentos ocultos e auxiliar a tomada de decisões sobre estratégias e vantagens corporativas.

Tan, Steinbach e Kumar (2009, p. 3) ressalta que “Nem todas as tarefas da descoberta de informação de são consideradas mineração de dados”.

Um exemplo prático é no caso de uma procura de registros individuais usando um SGBD^[3] ou a busca de determinadas páginas da web através de uma consulta em um mecanismo de busca na web, tais tarefas são relacionadas a área de recuperação de dados.

A mineração de dados é uma parte da descoberta de conhecimento em banco de dados, que seria o processo de transformação de dados brutos em dados uteis. Este processo consiste de uma série de transformações, do pré-processamento de dados, até o pós-processamento dos resultados da mineração de dados.

2.2 - Origem da mineração de dados

Com o objetivo de vencer desafios, pesquisadores de várias disciplinas começaram a enfocar o desenvolvimento de ferramentas mais eficientes e escaláveis, que pudessem lidar com os diversos tipos de dados. Essa pesquisa que culminou na mineração de dados, foi construída sobre a metodologia e algoritmos que os pesquisadores haviam usado anteriormente. A mineração de dados atrai ideias como a amostragem, estimativa e teste de hipótese a partir de estatísticas e algoritmos de busca, técnicas de modelagem e teorias da aprendizagem da inteligência artificial, reconhecimento de padrões e aprendizagem de máquina.