O documento discute a aplicação de técnicas de mineração de dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados orientados a objetos e em diferentes contextos de negócios, incluindo comércio eletrônico, marketing digital e gestão hospitalar.

1. 1.0 Mineração de
Dados
8.0 Análise de 2.0 Prospecção
Resultados do Conhecimento
7.0 Inteligência 3.0 Técnicas de
Competitiva Data Mining
6.0 Aplicações de
4.0 Data Mining
Data Mining
5.0 SGBD e Data
Mining
1
Professor: Me. Jones Soares - Disciplina: Mineração de Dados 16/5/2012 18:05

2. 4. Data Mining e SGBDs Orientado
a Objetos
5. Aplicações de Data Mining
Acadêmicos: Daniel Paz Leonardi
Wesley Fracanabia dos Santos
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3. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos
4.1 Conhecimento
O KDD ajudou a entender
toda a evolução dos
dados e facilitou a
otimização das estruturas
internas dos banco de
dados.
3
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4. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos
Com o poder dos SGBDs orientado a
objetos, uma maior quantidade de
informações a partir de agora poderiam
ser representadas.
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5. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos
4.2 Integração entre SGBD e Data Mining
Esse tipo de integração ainda é
novidade, mas mesmo assim possui vários
aspectos positivos, devido ao modelo de
orientação a objetos, que permite a
implementação de modelos quase
impossíveis de outra maneira.
O primeiro aspecto sobre isso é a
incorporação de métodos aos objetos.
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6. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos
Os métodos são importantes para um
banco de dados que sofre ação do meio pois
ele é capaz de alterar e adaptar todos os
seus dados conforme a necessidade externa.
Um exemplo disso seria uma nova técnica de
dada mining que é aplicada que refaz e
reavalia todos os dados, de uma maneira
onde amplie e retorne maiores
conhecimentos em pequenas análises.
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7. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos
4.3 Aplicações em Potencial
Os SGBDs orientado a objetos possuem
uma grande capacidade de armazenar de
maneira estruturada todas as informações.
Isso o torna um grande modelo de sistema de
dados geográficos. Para isso é necessário
reunir uma grande quantidade de
informações relativas as operações espaciais
e de espaço. Exemplo as áreas agrícolas.
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8. Data Mining e SGBDs Orientado a Objetos
Outra utilização desse tipo de estrutura
pode ser um banco de dados de
armazenamento de dados multimídia. Esse
tipo de BD pode conter vários formatos de
dados como vídeo, foto, áudio, textos e etc.
Uma tarefa que pode ser citada de Data
Mining nesse tipo de database, seria o
reconhecimento de padrões nos dados.
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9. 5. Aplicações de Data Mining
Aplicada em bancos de dados que
com a finalidade de extrair informações
críticas, com o objetivo de estreitar ainda
mais o relacionamento da empresa com
os consumidores finais.
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10. Aplicações de Data Mining
5.1 Conceitos sobre Comércio Eletrônico
Atualmente pequenas e grandes
empresas utilizam o comercio eletrônico e
competem de igual para igual, pode-se dizer
também que é uma questão de sobrevivência.
Para ter sucesso na web é preciso motivar
os usuários para que acessem um determinado
site.
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11. Aplicações de Data Mining
5.2. E-business
O E-business pode ser estruturado
em cinco níveis de maturidade:
- Marketing Digital
- Vendas
- Pagamentos
- Atendimento
- Entrega de produtos e Suporte
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12. Aplicações de Data Mining
5.3. Data Mining e Marketing Digital
O Marketing na Internet é atingir o
consumidor, com a utilização de técnicas de
Data Mining pode-se gerar um Marketing
Eletrônico Personalizado.
As técnicas de Data Mining são
utilizadas para delinear o perfil dos clientes e
estreitar a relação com consumidores. Por
exemplo, gerar e-mails customizados e sites
específicos para determinado grupo de
usuários. 12 16/5/2012 18:05

13. Aplicações de Data Mining
5.4. Soluções de E-commerce
Em E-commerce podemos destacar
duas classes de negociação:
- Business-to-Consumer: É o processo de
compra e venda pela web diretamente
para consumidores.
- Business-to-Business: Envolve parcerias
entre as empresas e seus fornecedores,
estreitando sua comunicação.
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14. Aplicações de Data Mining
5.5. Data Mining na Gestão Hospitalar
Com Data Mining pode-se utilizar de
técnicas de aprendizado de máquina de
redes neurais artificiais, estatística e
recursos de visualização para extrair o
conhecimento "escondido" em grandes
coleções de dados.
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