Introdução à Mineração de Dados - Com Aplicações em R, de Silva. Editora Gen – Grupo Editorial Nacional Part S/A, capa mole em português, 2016
O que você precisa saber sobre este produto
- Ano de publicação: 2016
- Capa do livro: Mole
- Gênero: Computadores e tecnologia.
- Subgênero: Computadores.
- Número de páginas: 296.
- Dimensões: 210 mm largura x 280 mm altura.
- Peso: 650 g.
- ISBN: 9788535284461.
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Características do produto
Características principais
Título do livro | Introdução à Mineração de Dados - Com Aplicações em R |
---|---|
Autor | Silva |
Idioma | Português |
Editora do livro | Gen – Grupo Editorial Nacional Part S/A |
Capa do livro | Mole |
Ano de publicação | 2016 |
Outras características
Quantidade de páginas | 296 |
---|---|
Altura | 280 mm |
Largura | 210 mm |
Peso | 650 g |
Gênero do livro | Computadores e tecnologia |
Subgêneros do livro | Computadores |
ISBN | 9788535284461 |
Descrição
A quantidade de dados gerada atualmente tem extrapolado a capacidade humana de interpretação. O armazenamento de todo tipo de informação que antes era objeto de desejo de grandes e até médias empresas, agora se torna um desafio de como analisar essa superabundância de dados. A este desafio em específico está o interesse em determinar ações estratégicas, visando à descoberta de conhecimento em bases de dados para aumentar vendas, definir perfis e sugerir produtos relacionados. A descoberta de conhecimento constitui-se de um processo, cuja primeira etapa tem o objetivo de fazer um pré-processamento na base de dados para entregar a fase seguinte os dados limpos, preparados e selecionados. A fase seguinte, que é principal, esta a Mineração de Dados. Nessa etapa, algoritmos de aprendizado de máquina ou de redes neurais artificiais são executados sobre os dados, a fim de criar um modelo que auxilie em tarefas como classificação, agrupamento e associação de dados. Finalmente, como última etapa, os resultados da mineração são interpretados e analisados qualitativamente e quantitativamente. Diante o exposto, nota-se que é uma área interdisciplinar e exige do leitor uma grande diversidade de experiências que envolvem, basicamente: banco de dados, álgebra linear, matemática discreta e algoritmos. Nesse sentido, esta obra tem como objetivo a apresentação destes assuntos de forma contextualizada, de modo a facilitar o entendimento de um problema e sua resolução através de algoritmos escritos em pseudo-códigos e executados em passo a passo. Adicionalmente, os problemas resolvidos analiticamente são também simulados em uma ferramenta case. Com estas estratégias, esta obra constitui-se de uma visão bastante pragmática dos algoritmos de Mineração de Dados e suas utilizações em estudos de casos reais resolvidos e simulados.
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