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Darciele de Souza e Luiz Felipe Netto
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O que é mineração de dados.
Etapas.
Vantagens Profissionais.
Aplicações.
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Análise de clientes.
Assistência médica.
Poder Judiciário.
EAD.
Redes Sociais.
Tendências.
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Citação do Código Civil.
Como a mineração de dados nos afeta.
Utilização da Mineração de Dados.
◦ Crime.
◦ Imoral.
◦ Normal.
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Políticas de Privacidade.
Cuidados em redes sociais.
Sugestões de debates.
Referencias.
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“Processo, de várias etapas, não trivial,
interativo e iterativo, para identificação de
padrões compreensíveis, válidos, novos e
potencialmente úteis, a partir de grandes
conjuntos de dados.” [1]
É uma das etapas do Processo de Descoberta
do Conhecimento em Banco de Dados KDD
(Knowledge Discovery in Database).
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Pré-processamento.
Data Mining (DM) ou Mineração de Dados
(MD).
Pós-processamento.
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Aprendizado de máquinas; banco de dados
inteligente; computação de alto desempenho;
estatística; inteligência artificial; visualização
de dados; reconhecimento de padrões e
sistemas especialista, astronomia, biologia,
seguros, marketing, medicina, educação,
entre outros.
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A utilização de Data Mining agilizando
empresas.
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Quem compra tal produto?
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A pesquisa de padrões nas doenças de vários
pacientes e suas relações com o tratamento e
resultados.
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Beverly Cook, uma pesquisadora da
Universidade de Wisconsin em Milwaukee,
modelou algumas aplicações Data Mining
com o software IDIS para avaliar um processo
judiciário que envolvia a pena de morte. [6]
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Traçar perfis de estudantes.
Melhorar a interação.
Verificar necessidade de mudanças
Entre outras.
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As redes sociais geram um tipo de
informação que pode ser chamado de Mídia
Social.
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As áreas mais quentes de novas pesquisas
em data mining são as que envolvem redes
sociais. A empresa poderá monitorar o
comportamento dos consumidores nas redes
sociais e se comunicar com eles pelas redes e
também pelas plataformas móveis, como os
celulares. [8]
“A vida privada de uma pessoa natural é de
natureza inviolável, e o juiz, a requerimento do
interessado, adotará as providências necessárias
para impedir ou fazer cessar ato contrário a esta
norma.” Código Civil, art. 21.

Por um lado a mineração de dados sobre
nossos perfis e gostos pode nos trazer
comodidades no dia a dia (as empresas
sabem o que você quer, por exemplo), mas
até que ponto isso não é invasão de
privacidade?
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O que é crime?
O que é imoral?
O que é normal?
Venda de bancos de dados contento
informações privadas.
Mais comuns:
◦ Informações Criminais
◦ Informações Trabalhistas
◦ Informações Crediticias
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Mesmo não constituindo crime, é comum as
empresas visitarem os perfis dos usuários em
redes sociais para verificar sua conduta.
Isso as vezes é utilizado como forma de
eliminação em entrevistas.
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Pesquisa de usuários por interesse pessoal.
Ex: Procurar alguém que conheceu em uma
festa.
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Política de privacidade determina até que
ponto suas informações pessoais serão
expostas e utilizadas.
A maioria das políticas de privacidades
prevêem o uso de dados gerais para melhorar
a experiência geral do usuário.

A administração do site não é a única forma
de se obter seus dados, principalmente em
redes sociais, suas informações estão abertas
ao público, tome cuidado no que vai divulgar.
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Utilização de mineração de dados para obter
informações sobre funcionários/candidatos.
Utilização de mineração de dados na
medicina. (Divulgação de doenças e casos de
pessoas).
Benefícios da mineração de dados em
sistemas educacionais.
Crimes relacionados a mineração de dados.
Traçar perfis de usuários que podem vir a ser
inadimplentes.
[1] FAYYAD, UM; PIATETSKY-SHAPIRO, G.;SMYTH, P. From data mining to
knowledge discovery : an overview.
[2] Violação do direito a privacidade pelos Banco de Dados. Disponível em:
http://jus.uol.com.br/revista/texto/7309/violacao-do-direito-aprivacidade-pelos-bancos-de-dados-informatizados/2. Acesso em: março
de 2011.
[3] AZARIAS, Priscila; Aplicação da mineração de dados para geração de
conhecimento: um experimento prático. Disponível em:
http://www.excelenciaemgestao.org/Portals/2/documents/cneg5/anais/T8_
0203_0548.pdf. Acesso em: março de 2011.
[4] KDD. Disponível em: http://pt.wikipedia.org/wiki/Kdd. Acesso em: março
de 2011.
[5]Imagem. http://www.fp2.com.br/datamining/wpcontent/uploads/2008/10/kdd.jpg
[6]Tecnologia da Informação. Disponível em:
http://www.sebraepb.com.br:8080/bte/download/Tecnologia%20da%20Infor
ma%E7%E3o/162_1_arquivo_datamining.pdf Acesso em: março de 2011.
[7]MACHADO, Aydano; FERREIRA, Rafael; BITTENCOURT, Ig; ELIAS, Endhe.
Mineração de texto em redes sociais aplicada à Educação a Distância.
Disponível em:
http://pead.ucpel.tche.br/revistas/index.php/colabora/article/viewFile/132/
115. Acesso em: março de 2011.
[8]SALGADO, Raquel. A tendência é integrar a mineração de dados com as
redes sociais. Disponível em:
http://epocanegocios.globo.com/Revista/Common/0,,EMI18511116382,00A+TENDENCIA+E+INTEGRAR+A+MINERACAO+DE+DADOS+COM+AS+REDES
+SOCIAIS.html. Acesso em: março de 2011.