INTRODUÇAO A MINERAÇAO DE DADOS

Este livro traz - KDD e Mineração de Dados; Definição do Problema; Aquisição e Avaliação dos Dados; Extração de Características e Realce; Plano de Prototipagem, Prototipagem e Desenvolvimento do Modelo; Avaliação do Modelo; Implementação; Avaliação do Retorno do Investimento (pós-projeto); Bancos de Dados para Mineração de Dados - Data warehouse, Data mart e Data webhouse; A Construção de Modelos no Processo KDD/DM; Problema; Tratamento de Dados para DM; Definição da População; Amostragem; Triagem dos Dados; Transformação dos Dados; Métodos para Modelagem; Seleção do Método; Análise de Regressão Não-linear; Regressão Logística; Árvores de Classificação; Redes Neurais; Análise Discriminante; Análise de Similaridade e de Conglomerados; Análise de Afinidade; Plano de Prototipagem; Plano de Prototipagem, Prototipagem e Desenvolvimento do Modelo; Validação do Modelo; Validação; Implementação; Implementação; Retorno do Investimento (ROI); Exemplos; A Partir de uma Base de Clientes, Para Quais Enviar um Novo Catálogo?; Penetração no Mercado; Classificação Para Clientes de um Cartão de Crédito; Previsão de Vendas para uma Campanha Promocional; Modelando Risco; entre outros.