Este trabalho apresenta a modelagem de um processo de extração de conhecimento, onde a aquisição de informações para a análise de dados têm como origem os bancos de dados transacionais e data warehouse. A mineração de dados focou-se na geração de modelos descritivos a partir de técnicas de classificação baseada no Teorema de Bayes e no método direto de extração de regras de classificação, definindo uma metodologia para a geração de modelos de aprendizagem. Foi implementado um processo de extração de conhecimento para a geração de modelos de aprendizagem para suporte à decisão, aplicando técnicas de mineração de dados para modelos descritivos e geração de regras de classificação. Explorou-se a possibilidade de transformar os modelos de aprendizagem em bases de conhecimento utilizando um banco de dados relacional, disponível para acesso via sistema especialista, para a realização de novas classificações de registros, ou então possibilitar a visualização dos resultados a partir de planilhas eletrônicas. No cenário descrito neste trabalho, a organização dos procedimentos da etapa de pré-processamento permitiu que a extração de atributos adicionais ou transformação de dados fosse realizada de forma iterativa, sem a necessidade de implementação de novos programas de extração de dados. Desta forma, foram definidas todas as atividades essenciais do pré-processamento e a seqüência em que estas devem ser realizadas, além de possibilitar a repetição dos procedimentos sem perdas das unidades codificadas para o processo de extração de dados. Um modelo de processo de extração de conhecimento iterativo e quantificável, em termos das etapas e procedimentos, foi configurado vislumbrando um produto final com o projeto da base de conhecimento para ações de retenção de clientes e regras para ações específicas com segmentos de clientes. / This work presents a model of knowledge discovery in databases, where the information for data analysis comes from a repository of transactional information systems and data-warehouse. The data mining focused on the generation of descriptive models by means of classification techniques based on the Bayes\' theorem and a extraction method of classification rules, defining a methodology to propose new learning models. The process of knowledge extraction was implemented for the generation of learning models for support the make decision, applying data mining for descriptive models and generation of classification rules. This work explored the possibility of transforming the learning models in knowledge database using a relational database, to be accessible by a specialist system, to classify new records or to allow the visualization of the results through electronic tables. The organization of the procedures in the pre-processing allowed to extract additional attributes or to transform information in an interactive process, with no need of new programs to extract the information. This way, all the essential activities of the pre-processing were defined and the sequence in which these should be developed. Additionally, this allowed the repetition of the procedures with no loss of units for the process of information extraction. A model of process for the interactive and quantifiable extraction of knowledge, in terms of the stages and procedures, was idealized in order to develop a product with the project of the knowledge databases for actions of retention of clients and rules for specific actions within clients\' segments.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-02102008-173336 |
| Date | 26 June 2008 |
| Creators | Shiba, Sonia Kaoru |
| Contributors | Ramírez Fernandez, Francisco Javier |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.0014 seconds