dados ou predicao de saidasRedes Neurais: As Redes Neurais tentam construir representacoesinternas de modelos ou padroes detectados nos dados, mas essas representacoesnao sao apresentadas para o usuario.Estruturalmente, umaRede Neural consiste em um numero de elementos interconectados (chamadosneuronios) organizados em camadas que aprendem pela modificacao da conexao queconectam as camadas.Analise de Agrupamento: Esta tecnica agrupa informacoes homogeneasde grupos heterogeneos entre os demais e aponta o item que melhor representacada grupo, permitindo desta forma que se consiga perceber a caracteristica decada grupo. Desse modo, objetos dentro do mesmo grupo sao os mais semelhantespossiveis, enquanto que objetos de grupos diferentes sao os mais diferentespossiveis.Inducao de Regras: Inducao de Regras e o processo de analisar umaserie de dados e, a partir dela, gerar padroes. O processo e, em sua essencia,semelhante aquilo que um analista humano faria em uma analise exploratoria.Analise Estatistica de Series Temporais: Aestatistica e a mais antiga tecnologia em Data Mining, e e parte dafundamentacao basica de todas as outras tecnologias. Ela incorpora umenvolvimento muito forte do usuario, exigindo engenheiros experientes, paraconstruir modelos que descrevam o comportamento dos dados atraves dos metodosclassicos de matematica.Visualizacao: Mapeia o dado que esta sendo minerado de acordo comdimensoes especificadas. Nenhuma analise e executada pelo programa de DataMining alem da manipulacao da estatistica basica. O usuario, entao,interpreta o dado atraves do monitor de video.As Etapas do Data MiningA implementacao de umsistema de Data Mining pode ser dividida em seis fases interdependentespara que o mesmo atinja seus objetivos finais, descritas a seguir.Entendimento do Problema: A fase inicial do projeto deve ter comoobjetivo identificar as metas e necessidades partindo de uma perspectiva doproblema, e entao converte-las para uma aplicacao de Data Mining e umplano inicial de "ataque" ao problema.Entendimento dos dados: Esta fase tem como principal atividade aextracao de uma amostra dos dados a serem usados e avaliar o ambiente em que osmesmos se encontram.Preparacao dos dados: Criacao de programas de extracao, limpeza etransformacao dos dados para utilizacao pelos algoritmos de Data Mining. Enessa etapa que os dados sao adaptados para serem inseridos no algoritmoescolhido para processamento.Modelagem do Problema: Selecao do(s) algoritmo(s) dentre osapresentados a serem utilizados e processamento efetivo do modelo. Avaliacao do Modelo: Ao final da fase de modelagem, diversosmodelos devem ter sido avaliados sob a perspectiva do analista responsavel.Entao, o objetivo passa a ser avaliar os modelos com a visao do problema,certificando-se que nao existem falhas ou contradicoes com relacao as regras doproblema.Divulgacao ou Publicacao do Modelo: A criacao e a validacao domodelo permitem o avanco de mais um passo, no sentido de tornar a informacaogerada acessivel. Isto pode ser feito de varias formas, desde a criacao de um softwareespecifico para tal, ate a publicacao de um relatorio para uso interno.As Vantagens do Data Mining O uso de Data Mining para construcao de um modelotraz as seguintes vantagens:Modelos sao de facilcompreensao: pessoas sem conhecimento estatistico (por exemplo, analistasfinanceiros ou pessoas que trabalham com data base marketing) podeminterpretar o modelo e compara-lo com suas proprias ideias. O usuario ganhamais conhecimento sobre o comportamento do cliente e pode usar esta informacaopara otimizar os processos dos negocios.Grandes bases dedados podem ser