1Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados

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1.0 Mineração de

Dados2.0

Prospecção do

Conhecimento

3.0 Técnicas de Data Mining

4.0 Data Mining

5.0 SGBD e Data Mining

6.0 Aplicações

de Data Mining

7.0 Inteligência Competitiva

8.0 Análise de

Resultados

Mineraçãode Dados

Acadêmicos: Daniel Paz Leonardi Wesley Fracanabia dos Santos

4. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

5. Aplicações de Data Mining

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Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

4.1 Conhecimento

O KDD ajudou a entender toda a evolução dos dados e facilitou a

otimização das estruturas internas dos banco de

dados.

Com o poder dos SGBDs orientado a objetos, uma maior quantidade de informações a partir de agora poderiam ser representadas.

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Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

4.2 Integração entre SGBD e Data MiningEsse tipo de integração ainda é

novidade, mas mesmo assim possui vários aspectos positivos, devido ao modelo de orientação a objetos, que permite a implementação de modelos quase impossíveis de outra maneira.

O primeiro aspecto sobre isso é a incorporação de métodos aos objetos.

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Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

Os métodos são importantes para um banco de dados que sofre ação do meio pois ele é capaz de alterar e adaptar todos os seus dados conforme a necessidade externa. Um exemplo disso seria uma nova técnica de dada mining que é aplicada que refaz e reavalia todos os dados, de uma maneira onde amplie e retorne maiores conhecimentos em pequenas análises.

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Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

4.3 Aplicações em PotencialOs SGBDs orientado a objetos possuem

uma grande capacidade de armazenar de maneira estruturada todas as informações. Isso o torna um grande modelo de sistema de dados geográficos. Para isso é necessário reunir uma grande quantidade de informações relativas as operações espaciais e de espaço. Exemplo as áreas agrícolas.

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Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

Outra utilização desse tipo de estrutura pode ser um banco de dados de armazenamento de dados multimídia. Esse tipo de BD pode conter vários formatos de dados como vídeo, foto, áudio, textos e etc. Uma tarefa que pode ser citada de Data Mining nesse tipo de database, seria o reconhecimento de padrões nos dados.

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Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos

Aplicada em bancos de dados que com a finalidade de extrair informações críticas, com o objetivo de estreitar ainda mais o relacionamento da empresa com os consumidores finais.

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5. Aplicações de Data Mining

5.1 Conceitos sobre Comércio Eletrônico Atualmente pequenas e grandes

empresas utilizam o comercio eletrônico e competem de igual para igual, pode-se dizer também que é uma questão de sobrevivência.

Para ter sucesso na web é preciso motivar os usuários para que acessem um determinado site.

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Aplicações de Data Mining

5.2. E-business O E-business pode ser estruturado

em cinco níveis de maturidade:

- Marketing Digital

- Vendas

- Pagamentos

- Atendimento

- Entrega de produtos e Suporte

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Aplicações de Data Mining

5.3. Data Mining e Marketing Digital O Marketing na Internet é atingir o

consumidor, com a utilização de técnicas de Data Mining pode-se gerar um Marketing Eletrônico Personalizado.

As técnicas de Data Mining são utilizadas para delinear o perfil dos clientes e estreitar a relação com consumidores. Por exemplo, gerar e-mails customizados e sites específicos para determinado grupo de usuários.

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Aplicações de Data Mining

5.4. Soluções de E-commerce Em E-commerce podemos destacar

duas classes de negociação:

- Business-to-Consumer: É o processo de compra e venda pela web diretamente para consumidores.

- Business-to-Business: Envolve parcerias entre as empresas e seus fornecedores, estreitando sua comunicação.

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Aplicações de Data Mining

5.5. Data Mining na Gestão Hospitalar Com Data Mining pode-se utilizar de

técnicas de aprendizado de máquina de redes neurais artificiais, estatística e recursos de visualização para extrair o conhecimento "escondido" em grandes coleções de dados.

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Aplicações de Data Mining