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Um famoso site de vendas sempre envia ao cliente que acabou de comprar um item X, ou o está analisando, a seguinte frase: Pessoas que compraram o item X também compraram o Y. Para isso, o site deve estar aplicando a técnica de Data Mining denominada

No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:


Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.


Trata-se de uma atividade denominada

O modelo de referência CRISP-DM tem seu ciclo de vida estruturado nas seguintes 6 fases:
No que se refere aos diversos tipos de algoritmos utilizados para minerar dados, a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos é denominada
No que se refere aos diversos tipos de algoritmos utilizados para minerar dados, a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos é denominada
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