Decifrando o Código: Um Guia Passo a Passo para a Metodologia de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD)

Pense na metodologia KDD como uma receita de bolo. Cada etapa da receita é crucial para o resultado final, e se você pular uma etapa ou fizer algo fora de ordem, o bolo pode não sair como esperado. Da mesma forma, cada etapa no processo KDD é importante para obter os resultados desejados.

Explicação

A metodologia KDD geralmente envolve as seguintes etapas:

  1. Seleção de Dados: Esta é a etapa em que você decide quais dados serão analisados. Pode ser todo o banco de dados ou apenas uma parte dele.
  2. Pré-processamento: Aqui, os dados são limpos e transformados para remover ruídos, lidar com dados faltantes e tornar os dados prontos para a próxima etapa.
  3. Transformação: Os dados são transformados em uma forma adequada para a mineração. Isso pode envolver a redução da dimensionalidade dos dados, a normalização, etc.
  4. Mineração de Dados: Esta é a etapa principal onde os algoritmos de mineração de dados são aplicados para extrair padrões e conhecimento dos dados.
  5. Interpretação/Avaliação: Os padrões e o conhecimento extraídos são avaliados e interpretados para serem úteis. Isso pode envolver a visualização dos padrões, a validação dos padrões usando técnicas estatísticas, etc.

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  1. Entendimento dos Dados: Compreender os dados que você está trabalhando é crucial. Isso inclui saber o que cada atributo representa, a qualidade dos dados, etc.
  2. Pré-processamento e Transformação: Estas etapas ajudam a preparar os dados para a mineração e podem ter um grande impacto nos resultados.
  3. Escolha do Algoritmo de Mineração de Dados: Diferentes algoritmos podem revelar diferentes tipos de padrões, por isso é importante escolher o algoritmo certo para a sua tarefa.

Ponto Cego

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A Aprendizagem de Máquina é um campo intimamente relacionado à Mineração de Dados. Ambos envolvem a extração de conhecimento a partir de dados, mas enquanto a Mineração de Dados frequentemente usa a Aprendizagem de Máquina como uma ferramenta, a Aprendizagem de Máquina também se concentra na criação e no treinamento de modelos que podem aprender com os dados.