Introdução à Mineração de Dados – 2a edição: Edição ampliada e revisada

Autor/Organizador: Luis Paulo Vieira Braga
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Este livro possui uma abordagem metodológica que permite seu uso tanto por estudantes quanto por profissionais.

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O meu primeiro contacto com Mineração de Dados, no sentido estrito que este jargão passou a ser utilizado, se deu durante o período em que cursei o MBA em Comércio Eletrônico da FGV-RJ no ano de 2001. Por outro lado minha experiência com análise de dados em ciências da natureza é de cerca de 20 anos. Coincidentemente ou não, eu já trabalhava com dados em mineração e passei então a trabalhar com mineração de dados. Nesse texto o termo será utilizado no contexto do mundo dos negócios, embora as técnicas de mineração de dados possam também ser aplicadas em áreas sociais, alguns estudos de caso contemplam exatamente este segmento.

O assunto está exposto em 11 capítulos, além da bibliografia e quatro anexos. A meta é apresentar a metodologia para o desenvolvimento de um projeto em mineração de dados, de modo que o leitor fique apto a formular um projeto de acordo com as necessidades da organização para a qual trabalha. Não é ensinado nenhum particular pacote computacional, mas após o estudo do material apresentado, o leitor certamente saberá utilizar melhor as facilidades que a maioria dos bons pacotes oferece. Estudantes de graduação em economia, administração, marketing, engenharia, matemática, estatística e informática, além de profissionais que trabalhem nestas áreas podem se beneficiar do texto, tomando contacto com uma ferramenta que está se tornando cada vez mais presente no mercado de trabalho.

O texto, agora em sua segunda edição, vem sendo utilizado na disciplina Mineração de Dados que tenho oferecido a nível de graduação, pós-graduação ou extensão no Instituto de Matemática da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Muitas melhorias foram introduzidas em relação à edição anterior: cinco novos estudos de caso, seções adicionais cobrindo mais técnicas, melhoria do texto, entre outras.

Agradeço os comentários, contribuições e críticas de colegas e estudantes, dentre eles: Adriano Moutinho, Airam Carlos Pais Barreto Marques, Alexander Lima da Silva, Alexandra Ribeiro Mendes de Almeida, Anderson Scot de Mello, André Valle, Alissandra Evangelista Martins, Antonio Anibal de Souza Teles, Artur Versiani Scott Varella, Carlos Alberto Franco, Cassio Almeida, Catia Cristina de Araújo Quarterolli Bastos, Fátima Luciana Contim Figueiredo, Fernando Tamberlini Alves, Geraldo Oliveira Santos, Guido Alberti Moreira, Jeffrey Hanson Costa, João Ismael Damasceno Pinheiro, Jorge Leonardo Lima Barboza, Jorge de Rezende, Luiz Eduardo Varella, Marcelo Amorim Bastos, Marcelo Poton, Márcio Bartolomeu Azevedo da Costa, Raimundo José Macário Costa, Regis da Rocha Motta, Samuel Martins de Souza, Sérgio Ellery Girão Barroso, Sonia Baptista da Cunha, Viviane Soares Rodrigues Silva, Telma S. Pará.

 

Luis Paulo Vieira Braga

SUMÁRIO

  • Prefácio
  • Introdução
  • KDD e Mineração de Dados
  • Definição do Problema
  • Aquisição e Avaliação dos Dados
  • Extração de Características e Realce
  • Plano de Prototipagem, Prototipagem e Desenvolvimento do Modelo
  • Avaliação do Modelo
  • Implementação
  • Avaliação do Retorno do Investimento (pós-projeto)
  • Bancos de Dados para Mineração de Dados – Data warehouse, Data mart e Data webhouse
  • A Construção de Modelos no Processo KDD/DM
  • Problema
  • Tratamento de Dados para DM
  • Definição da População
  • Amostragem
  • Triagem dos Dados
  • Transformação dos Dados
  • Métodos para Modelagem
  • Seleção do Método
  • Análise de Regressão Não-linear
  • Regressão Logística
  • Árvores de Classificação
  • Redes Neurais
  • Análise Discriminante
  • Análise de Similaridade e de Conglomerados
  • Análise de Afinidade
  • Plano de Prototipagem
  • Plano de Prototipagem, Prototipagem e Desenvolvimento do Modelo
  • Validação do Modelo
  • Validação
  • Implementação
  • Implementação
  • Retorno do Investimento (ROI)
  • Exemplos
  • A Partir de uma Base de Clientes, Para Quais Enviar um Novo Catálogo?
  • Penetração no Mercado
  • Classificação Para Clientes de um Cartão de Crédito
  • Previsão de Vendas para uma Campanha Promocional
  • Modelando Risco
  • Bibliografia
  • Anexo I – Repositórios de Dados na Internet
  • Anexo II – Pacotes Computacionais em Mineração de Dados
  • Anexo III – Anteprojeto de Mineração de Dados
  • Anexo IV – Estudos de Caso
  • Classificação de doadores potenciais da “Paralyzed Veterans of America”
  • Identificação de padrões no acesso às páginas do site MSNBC
  • Identificação de perfis em basede dados de acidentes de trabalho
  • Aquisição de Seguros
  • Projeto de mineração de dados para categorização de clientes de uma instituição financeira
  • Classificação Supervisionada de Crédito em um Banco na Alemanha
  • Predição do Interesse pela Compra de Seguro de Trailers
  • Sistema de Detecção de Intrusão
  • Anexo V – Estatística do Quiquadrado para alguns Atributos
  • Anexo VI – Transformações matemáticas
  • Anexo VII – Exemplos de taxas de acerto e matrizes de confusão
  • Peso 0,27 kg
    Dimensões 1,1 × 14,0 × 21,0 cm
    Idioma

    Ano

    2005

    Edição

    2

    ISBN

    85-76500-35-3

    Páginas

    212

    Versão

    ,

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