SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO E MINERAÇÃO DE DADOS
Prof.
CIn-UFPE
Objetivo
Ao concluir a
disciplina o aluno terá experiência em mineração de dados.
A metodologia é escolher
um problema real a ser atacado em equipe e realizar todos os passos necessários
à sua resolução, seguindo o processo do CRISP-DM.
Bibliografia
Livros
Data Mining: Concepts and Techniques
Jiawei Han and Micheline
Kamber. Morgan Kaufmann Publishers, 2001.
Data Mining
Ian H. Witten and Eibe
Frank. Morgan Kaufmann Publishers, 2005.
Data Mining Cookbook: Modeling Data for Marketing,
Risk and Customer Relationship Management
Olivia Parr Rud. John Wiley & Sons, 2001.
Cross-Industry Standard Process for Data Mining
http://www.crisp-dm.org/CRISPWP-0800.pdf
Artigos
No-show consultas médicas
Efetivação de
usuário
Transbordo em
telefonia
Seleção de
candidatos ao mestrado do CIn-UFPE
Falhas na rede
elétrica
Cross-selling de crédito
imobiliário
Sites Recomendados
http://www.kdnuggets.com (site mais amplo
de Data Mining com conferências, softwares,
repositórios de dados, ofertas de emprego etc.)
http://www.dmreview.com (softwares, aplicações
comerciais, problemas reais e apresentações gratuitas de mineração de dados)
http://www.spss.com (softwares da SPSS,
aplicações reais, eventos e apresentações gratuitas de mineração de dados)
http://www.sas.com (softwares da SAS, aplicações
reais, eventos e apresentações gratuitas de mineração de dados)
http://www.the-modeling-agency.com
(Empresa de soluções e treinamento em aplicações reais)
Palestrantes convidados
Adrian L. Arnaud
Rodrigo C. L. V.
Cunha
Ferramentas
MS-Excel
Weka : http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/index.html
Enterprise Miner: http://www.sas.com/
(em negociação com a SAS-Brasil)
Avaliação para Graduação e
pós-graduação
Graduação
Prova de conceitos
básicos ou seminário individual: 30% da avaliação
Projeto: 70% da
avaliação = 3 x 15% dos relatórios + 25% de (apresentação + Relatório final)
Pós-graduação
Prova de conceitos
básicos: 10% da avaliação
Projeto: 70% da
avaliação = 3 x 15% dos relatórios + 25% de (apresentação + Relatório final)
Artigo para
publicação: 20% da avaliação
Temas das aulas:
Entrega do 1o relatório (problema
analisado, dados e visão analisados)
Entrega do 2o relatório (visão montada e
dados transformados)
Entrega do 3o relatório (conhecimento
extraído e desempenho avaliado)
Entrega do relatório final (conjugação dos 3 relatórios
anteriores corrigidos) e Apresentação de
Projeto para toda a turma
Entrega do artigo final (escrito em 6 páginas, ou em
inglês no formato de artigo do IEEE) para
submissão ao evento escolhido
Pré-requisitos:
Exemplos de Artigos e Dissertações
em Mineração de Dados: