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O que é mineração de dados e o que não é mineração de dados?
O que é mineração de dados e o que não é mineração de dados?

Vídeo: O que é mineração de dados e o que não é mineração de dados?

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Vídeo: Data mining 2024, Novembro
Anonim

Mineração de dados é feito sem qualquer hipótese pré-concebida, daí a informação que vem do dados é não para responder a perguntas específicas da organização. Não é mineração de dados : O objetivo de Mineração de dados é a extração de padrões e conhecimento de grandes quantidades de dados , não a extração ( mineração ) do dados em si.

Da mesma forma, o que são dados em mineração de dados?

Mineração de dados . Em palavras simples, mineração de dados é definido como um processo usado para extrair utilizáveis dados de um conjunto maior de qualquer matéria-prima dados . Implica analisar dados padrões em grandes lotes de dados usando um ou mais softwares. Mineração de dados tem aplicações em vários campos, como ciência e pesquisa.

Além disso, como você usa a mineração de dados? Aqui está a lista de 14 outras áreas importantes onde a mineração de dados é amplamente usada:

  1. Future Healthcare. A mineração de dados tem grande potencial para melhorar os sistemas de saúde.
  2. Análise da cesta de compras.
  3. Engenharia de Produção.
  4. CRM.
  5. Detecção de fraude.
  6. Detecção de intruso.
  7. Segmentação de clientes.
  8. Banco Financeiro.

Tendo isso em mente, o que é mineração de dados e seu processo?

Mineração de dados é o processo de descobrir padrões em grandes dados conjuntos que envolvem métodos na interseção de aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados. Isso geralmente envolve o uso de técnicas de banco de dados, como índices espaciais.

Quais são os tipos de dados na mineração de dados?

Tipos de Dados

  • Bancos de dados relacionais.
  • Armazéns de dados.
  • BD avançado e repositórios de informações.
  • Bancos de dados orientados a objetos e relacionais a objetos.
  • Bancos de dados transacionais e espaciais.
  • Bancos de dados heterogêneos e legados.
  • Banco de dados de multimídia e streaming.
  • Bancos de dados de texto.

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