⛏️ Fundamentos e Aplicações da Mineração de Dados

Notas do episódio

Os excertos de um material de curso fornecem uma visão abrangente sobre a mineração de dados (data mining), definindo-a como um conjunto de técnicas para extrair conhecimento de alto nível a partir de dados brutos. O texto detalha várias técnicas de mineração, incluindo classificação, regressão, associação, detecção de outliers (desvios ou anomalias) e clustering (agrupamento ou segmentação), explicando seus usos e aplicações práticas. Especificamente, são apresentados os algoritmos de agrupamento como o K-Means e os métodos hierárquicos (aglomerativos e divisivos), com a visualização dos resultados por meio de dendogramas. Além disso, o material explora as regras de associação, exemplificando o cálculo de suporte e confiança, e finaliza discutindo os tipos de anomalias (pontuais, contextuais e coletivas) e suas implicações.