Mineração de Dados
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Este material foi criado para dirigir a Mineração de Dados e utilizará diversas ferra-mentas. A ferramenta SQL vai ser usada para criar e filtrar tabelas através dos co-mandos create e select, e posteriormente será mostrado como exportar seleções para Excel. O programa Excel, com sua riqueza, possui filtros, gráficos, tabelas dinâmicas e exten-sões add-in, as quais serão utilizadas para selecionar dados. Em pré-processamento de dados, será mostrado como fazer limpeza de dados ruidosos, ausentes e outliers, além disso, será mostrado como reduzir dados a intervalos e substituir dados faltantes. Conceitos de cálculo de suporte, que é a repetição de dados ou conjuntos em tabelas, serão mostrados e explicados de forma teórica e prática através do Weka. Conceitos de cálculo de confiança serão explicados para mostrar a relação de compras combina-das (se o cliente leva um produto, ela leva outro?). E, para analisar a veracidade dos cálculos de suporte e confiança, será mostrado como fazer o cálculo de Lift. O algoritmo a priori será apresentado e, no final, será mostrado como fazer em Python. Conceitos de classificação com vizinhos mais próximos (KNN), com árvore de decisão e com classificadores bayesianos, serão explicados tanto na teoria quanto na prática. Além de classificação, o conceito de clusterização será visto de maneira aplicada. Com o objetivo de passar programação voltada à mineração, será explicado como me-xer em Python e nas suas bibliotecas Matplotlib, Pandas e NumPy, mostrando como fazer filtros, misturas (mergê), visualizações (plot ), importações de arquivos (com ex-tensões .csv, .xlsx, .data e .txt ) e algumas classificações.
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