Exploração de dados: estudo comparativo de técnicas de previsão

Atualmente, um grande número de empresas está a tomar consciência da riqueza contida nos seus dados e questiona o valor da implementação de técnicas. As empresas têm acesso a cada vez mais dados. Devido à grande quantidade de informação disponível, pode ser muito difícil dar sentido a grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, de modo a implementar projectos de melhoria para toda a empresa.Este livro centra-se em 2 técnicas de Datamining (supervisionadas e não supervisionadas), tais como: árvores de decisão, regressão, redes neuronais e máquinas de vectores de suporte (SVM), focando o ambiente em que cada técnica é utilizada, as vantagens, desvantagens e consequências da escolha de uma destas técnicas para extrair informações preditivas ocultas de grandes bases de dados e a forma como cada técnica é implementada.Finalmente, o artigo apresenta algumas recomendações valiosas no domínio da Dataminig.