Resumo

Neste módulo, aprendemos que:

Os bancos de dados modernos têm gerado muitas massas de dados difíceis de serem analisadas. A tecnologia de mineração de dados é a resposta para essa questão.
A mineração de dados é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.
A tecnologia de data warehouse oferece vários tipos de funcionalidade: consolidação, agregação e resumo de dados.
O objetivo de um data warehouse é dar suporte à tomada de decisão.
O data warehouse deve ter uma coleção de dados agregada ou resumida.
A mineração de dados ajuda na extração de novos padrões significativos que não podem ser facilmente identificados em sistemas tradicionais.
O processo de descoberta de conhecimento compreende seis fases: seleção de dados, limpeza de dados, enriquecimento, transformação ou codificação de dados, mineração de dados e o relatório e exibição da informação descoberta.
O resultado da mineração provê os seguintes tipos de novas informações: regras de associação, padrões sequenciais e árvores de classificação.
Os principais objetivos da mineração de dados são: previsão, identificação, classificação e otimização.
O resultado da mineração de dados é o conhecimento interpretado pelas análises realizadas. Esse conhecimento pode ser tipificado em regras de associação, hierarquias de classificação, padrões sequenciais, padrões dentro de série temporal e agrupamento.