Questões de Concurso
Sobre data mining em banco de dados
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Árvores de decisão e regras de associação são exemplos de algoritmos de data mining.
Data warehouse (DW) e data mart (DM) são componentes importantes em um ambiente de business intelligence, visto que eles representam repositórios de múltiplos bancos de dados operacionais da empresa. Um DM agrega informações de diversos DWs distribuídos pelos departamentos da empresa.
Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.
Os dados podem provir de diferentes modelos de dados, mas devem ser integrados em um modelo integrado antes de serem armazenados em um datawarehouse.
A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.