uso de DataWarehouse se expande consideravelmente, visto que sao nessas estruturas queas informacoes estao alocadas da forma mais eficiente.Data Mining: A descoberta do conhecimento e uma dasatividades mais fascinantes, onde a maioria dos metodos de Data Mining sao baseados em conceitos deaprendizagem de maquina, estatistica, reconhecimento de padroes, agrupamento,classificacao e modelos graficos.Interpretacao e Avaliacao dos Resultados: Os resultados do processode descoberta do conhecimento podem ser mostrados de diversas formas que devempossibilitar uma analise criteriosa na identificacao da necessidade de retornoa qualquer um dos estagios anteriores do processo de KDD.Areas Relacionadas ao KDDO processo KDD einterdisciplinar e envolve areas relativas a estatistica, banco de dados,matematica, visualizacao de dados, inteligencia artificial, aprendizado demaquina e sistemas especialistas.Aprendizado de Maquina: Na area do aprendizado de Maquina saoutilizados estrategias de aprendizado de maquina ou modelos cognitivos eparadigmas para a aquisicao automatica de conhecimento.Bases de Dados: Nesta area existem tecnologias especificas e,tambem, uma serie de pesquisas que tem como objetivo melhor explorar asdiversas caracteristicas dos dados a serem trabalhados.Estatistica e Matematica: E disponibilizado um grande numero deprocedimentos tecnicos e resultados de testes para as tarefas de DataMining, tais como, por exemplo, para a verificacao se as estimativas eprocedimentos de pesquisa estao consistentes sob determinados criterios deavaliacao e para a identificacao do grau de incerteza.Sistemas Especialistas: Sao programas de Inteligencia Artificialgerados para a resolucao de problemas reais.Visualizacao de Dados: tem um papel importante visto que emdiversos momentos e necessaria a interacao entre o ser humano e o processo dedescoberta.Para a visualizacao,recorre-se a distintas formas, tais como: icones, graficos e figuras.Data Mining DefinicaoSegundo Rodrigues(2000), "Data Mining e um processo que encontra relacoes e modelosdentro de um grande volume de dados armazenados em um banco de dados".Objetivos do Data MiningO principal objetivo doData Mining e a extracao de valiosas informacoes dos dados, para adescoberta do "ouro escondido". Esse "ouro" sao as valiosasinfomacoes que os dados contem.A origem do Data MiningPara Freitas (2000), DataMining e um campo interdisciplinar, que emergiu da intersecao entre variasareas, principalmente aprendizado de maquina (uma subarea da inteligencia artificial,estatistica e banco de dados).Inteligencia Artificial: Inteligencia Artificial ou IA, e umadisciplina com base nos fundamentos da heuristica, diferentemente daestatistica, sua tentativa e a de imitar a maneira como o homem pensa naresolucao dos problemas estatisticos.A Estatistica: Nao seria possivel termos o Data Mining sem aestatistica, ja que a mesma e a base de construcao do Data Mining.Banco de Dados: Uma das tecnicas mais utilizadas para melhorar abase de dados e o Data Warehouse, como ja vimos anteriormente.Caracteristicas Desejaveis do Conhecimento a ser Descoberto por DataMining: Segundo Freitas (2000), idealmente, o conhecimento a serdescoberto deve satisfazer tres propriedades, a saber: compreensivel porusuarios humanos; correto (tanto quantopossivel); interessante / util /novo (surpreendente).Caracteristicas Esperadas do Metodo de Descoberta de Conhecimento por DataMining: Ainda, conforme Freitas (2000), o metodo de descoberta doconhecimento deve apresentar as seguintes caracteristicas: flexivel (facilmentemodificavel). eficiente (rapido); generico (aplicavel avarios tipos de dados);As Principais Tecnicas de Data Mining Dentre as tecnicas de DataMining, destacam-se: Estatistica,Banco de Dados, Inteligencia Artificial e Data Mining.Arvores de Decisao: Arvore de Decisao e um metodo adequado quando oobjetivo do Data Mining e classificacao de