Data Mining - Terminologias

Mineração de dados

A mineração de dados é definida como a extração de informações de um grande conjunto de dados. Em outras palavras, podemos dizer que a mineração de dados está extraindo o conhecimento dos dados. Essas informações podem ser usadas para qualquer um dos seguintes aplicativos -

Análise de mercado
Detecção de fraude
Fidelização de clientes
Controle de produção
Exploração Científica

Motor de mineração de dados

Motor de mineração de dados é muito essencial para o sistema de mineração de dados. Consiste em um conjunto de módulos funcionais que realizam as seguintes funções -

Characterization
Análise de Associação e Correlação
Classification
Prediction
Análise de cluster
Análise de outlier
Análise de evolução

Base de Conhecimento

Este é o conhecimento do domínio. Esse conhecimento é usado para orientar a busca ou avaliar a curiosidade dos padrões resultantes.

Descoberta de conhecimento

Algumas pessoas tratam a mineração de dados como descoberta de conhecimento, enquanto outras veem a mineração de dados como uma etapa essencial no processo de descoberta de conhecimento. Aqui está a lista de etapas envolvidas no processo de descoberta de conhecimento -

Limpeza de Dados
Integração de dados
Seleção de Dados
Transformação de Dados
Mineração de dados
Avaliação de Padrão
Apresentação de Conhecimento

Interface de usuário

Interface de usuário é o módulo do sistema de mineração de dados que auxilia na comunicação entre os usuários e o sistema de mineração de dados. A interface do usuário permite as seguintes funcionalidades -

Interaja com o sistema especificando uma tarefa de consulta de mineração de dados.
Fornecer informações para ajudar a focar a pesquisa.
Mineração com base nos resultados de mineração de dados intermediários.
Navegue por bancos de dados e esquemas de data warehouse ou estruturas de dados.
Avalie os padrões de mineração.
Visualize os padrões em diferentes formas.

Integração de dados

Integração de dados é uma técnica de pré-processamento de dados que mescla os dados de várias fontes de dados heterogêneas em um armazenamento de dados coerente. A integração de dados pode envolver dados inconsistentes e, portanto, precisa de limpeza de dados.

Limpeza de Dados

A limpeza de dados é uma técnica aplicada para remover os dados ruidosos e corrigir as inconsistências nos dados. A limpeza de dados envolve transformações para corrigir os dados errados. A limpeza de dados é realizada como uma etapa de pré-processamento de dados enquanto prepara os dados para um data warehouse.

Seleção de Dados

Seleção de dados é o processo onde os dados relevantes para a tarefa de análise são recuperados do banco de dados. Às vezes, a transformação e a consolidação de dados são realizadas antes do processo de seleção de dados.

Clusters

Cluster se refere a um grupo de tipos de objetos semelhantes. A análise de cluster se refere à formação de grupos de objetos muito semelhantes entre si, mas altamente diferentes dos objetos de outros clusters.

Transformação de Dados

Nesta etapa, os dados são transformados ou consolidados em formas apropriadas para mineração, executando operações de resumo ou agregação.