Data Warehouse e Data Mining

16/9/2012 ©2010 | MATA60 Banco de Dados 1

DATA WAREHOUSE E
DATA MINING


DATA WAREHOUSE


Conceito
• “Coleção de dados orientada a assunto, integrada, não-
volátil e variante no tempo, utilizada para tomada de
decisões”. W. H. Inmon

• "a copy of transaction data specifically structured for
query and analysis“ R. Kimball

• “Repositório estruturado e corporativo de dados
orientados a assunto, variantes no tempo e históricos,
usados para recuperação de informações e suporte à
decisão. O DW armazena atômicos e sumarizados”.
Definição de DW da Oracle


Propriedades


Fluxo dos Dados


Modelagem dos Dados
• Objetivos da Modelagem Dimensional

• Fornecer uma imagem global da realidade do negócio
• Exibir informações em níveis apropriados de detalhes (resumido
ou detalhado)
• Otimizar o processamento de consultas complexas
(Modelo Estrela ou Flocos de Neve)
• Integrar dados de diversas fontes em uma única BD para facilitar a
geração de relatórios


Modelagem dos Dados
• Modelo Relacional

• Usado para identificar relacionamentos entre tipos de relações
• Visa remover a redundância de dados
• Processamento de Transações On-Line (OLTP)

• Modelo Dimensional

• Apresenta dados em uma estrutura intuitiva permitindo alta
performance de acesso
• Independe da representação física dos dados
• Organiza dados em tabelas de fatos e dimensões
• Processamento Analítico On-Line (OLAP)


Ambiente Operacional * Ambiente
Analítico


Modelo Dimensional


Tabela de Fatos


Tabela de Dimensão


Star Scheme


Snowflake Schema


Data Mart
• Definição
• DM é um subconjunto de um DW
• Subconjunto do DW que satisfaz os requisitos de um certo tema ou
atividade de negócio
• Projetado para um dado grupo de usuários
• Específico a um assunto particular ou atividade de negócio
• Pode ser visto como uma solução tática
• Pode ser construído antes ou depois do DW
• Antes ⇒ pode representar fragmentos de dados, mas reduz a
complexidade de desenvolvimento
• Depois ⇒ produz uma visão integrada dos dados, mas aumenta a
complexidade de desenvolvimento
• Abordagem atual consiste em construir primeiro os DM, mas
garantindo a consistência dos dados!


DW * DM


Data Warehousing


ETL e ODS
• Ferramentas de ETL

• Responsáveis pela conversão dos dados do ambiente operacional
para o de suporte à decisão
• Realizam Acesso, Extração, Transformação, Validação e Carga
dos dados

• Operational Datastore (ODS)
• Repositório de dados operacionais integrados
• Benefícios
• Otimiza a criação do DW
• Possibilita a realização de consultas relacionais sobre dados históricos
• Permite interações de tempo real (e.g. gerenciamento de
relacionamentos de cliente)


Abordagem Top-Down


Abordagem Bottom-Up


OLAP
• O que é OLAP (On-Line Analytical Processing)?

• Conjunto de tecnologias projetadas para analisar e acessar dados
típicos de suporte a decisão que estão no DW
• Fornece dados em alto nível (totais,médias,min..)
• Acessa vários registros
• Tem alto desempenho e consultas fáceis e interativas
• Lida com dados históricos (dimensão temporal)
• Oferece visões multidimensionais (perspectivas)


OLAP
• Cubo Multidimensional (Abstração do DW)
• Metáfora de uma abordagem multidimensional para visualização e
organização dos dados
• Várias dimensões podem ser usadas simultaneamente
• Dados são manipulados mais rapidamente e facilmente
(agregação em níveis de hierarquia)


Operações OLAP
• Drill Down e Roll Up (ou Drill Up)


Operações OLAP
• Rotação
• Técnica que gira o cubo, permitindo ter diferentes visões dos
dados


Operações OLAP
• Slice and Dice
• Técnica que fatia o cubo, permitindo restringir a análise aos dados,
sem inversão de eixos
• “Semelhante” a cláusula WHERE de SQL


MDX


DATA MINING


Conceito
• Mineração de dados é a busca de informações valiosas em
grandes bancos de dados. É um esforço de cooperação entre
homens e computadores. Os homens projetam bancos de
dados, descrevem problemas e definem seus objetivos. Os
computadores verificam dados e procuram padrões que casem
com as metas estabelecidas pelos homens [WI99].

• Mineração de dados é o processo de proposição de várias
consultas e extração de informações úteis, padrões e
tendências, frequentemente desconhecidos, a partir de grande
quantidade de dados armazenada em bancos de dados
[BT99].

• Mineração de dados, de forma simples, é o processo de
extração ou mineração de conhecimento em grandes
quantidades de dados [HK01].

©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo
16/9/2012
DW-UFBA
28

Áreas de Aplicações Potenciais
• Vendas e Marketing
• Identificar padrões de comportamento de consumidores
• Associar comportamentos à características demográficas de consumidores
• Campanhas de marketing direto (mailing campaigns)
• Identificar consumidores “leais”
• Bancos
• Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito)
• Identificar características de correntistas
• Mercado Financeiro ($$$)
• Médica
• Comportamento de pacientes
• Identificar terapias de sucessos para diferentes tratamentos
• Fraudes em planos de saúdes
• Comportamento de usuários de planos de saúde


Data Mining e KDD
• KDD utiliza algoritmos de data mining para extrair
padrões classificados como “conhecimento”.

• Incorpora tarefas como escolha do algoritmo adequado,
processamento e amostragem de dados e interpretação
de resultados;


KDD - Contextualização


KDD e Data Warehouse


Pré-Processamento
• Atributos com representação inadequada para tarefa e algoritmo.

• Atributos cujos valores não tenham informações adequadas.

• Excesso de atributos (podem ser redundantes ou desnecessários).

• Atributos insuficientes.

• Excesso de instancias (afetam tempo de processamento).

• Instâncias insuficientes.

• Instâncias incompletas (sem valores para alguns atributos).

• Assim como a mineração de dados em si, requer conhecimento
sobre os dados e algoritmo que será usado!


TAREFAS DE DATA MINING


Análise de Regras de Associação
• Exemplo:

• “Clientes que compram pão também compram leite” representa
uma regra de associação que reflete um padrão de comportamento
dos clientes do supermercado.

• Descobrir regras de associação entre produtos comprados por
clientes numa mesma compra pode ser útil para melhorar a
organização das prateleiras, facilitar (ou dificultar) as compras do
usuário ou induzi-lo a comprar mais.


Análise de Padrões Sequenciais
• Exemplo:

• A sequência < {carro}, {pneu, toca-fitas} > representa o padrão
Clientes que compram carro, tempos depois compram pneu e toca-
fitas de carro.

• Descobrir tais padrões sequenciais em dados temporais pode ser
útil em campanhas de marketing, por exemplo.


Classificação e Predição
• Exemplo:

• Suponha que o gerente do supermercado está interessado em
descobrir que tipo de características de seus clientes os
classificam em bom comprador ou mau comprador.

• Um modelo de classificação poderia incluir a seguinte regra:
Clientes da faixa econômica B, com idade entre 50 e 60 são maus
compradores.


Classificação e Predição
• Em algumas aplicações, o usuário está mais interessado
em predizer alguns valores ausentes em seus dados, em
vez de descobrir classes de objetos. Isto ocorre
sobretudo quando os valores que faltam são numéricos.

• Neste caso, a tarefa de mineração é denominada
Predição.


Análise de Clusters (Agrupamentos)
• Exemplo:

• Poderíamos aplicar análise de clusters sobre o banco de dados de
um supermercado a fim de identificar grupos homogêneos de
clientes;

• Por exemplo, clientes aglutinados em determinados pontos da
cidade costumam vir ao supermercado aos domingos, enquanto
clientes aglutinados em outros pontos da cidade costumam fazer
suas compras às segundas-feira;


Análise de Outliers
• Um banco de dados pode conter dados que não
apresentam o comportamento geral da maioria. Estes
dados são denominados outliers(exceções).

• Muitos métodos de mineração descartam estes outliers
como sendo ruído indesejado.

• Entretanto, em algumas aplicações, tais como detecção
de fraudes, estes eventos raros podem ser mais
interessantes do que eventos que ocorrem regularmente.


TÉCNICAS DE DATA
MINING


Árvores de Decisão
• Representações simples do conhecimento
• Utilização de regras condicionais
• A partir de um conjunto de valores decide SIM ou NÃO
• Mais rápida e mais compreensível que redes neurais
• Exemplo: Sair ou não de acordo com o tempo
Tempo
Predicado objetivo:
Sair ou Não Sair
Nublado Ensolarado Chuvoso

Umidade Sair Muito vento
Alta Normal Sim Não

Ñ Sair Sair Ñ Sair Sair


Árvores de Decisão
Classificação de um indivíduo com risco de ter ou não crédito
Renda > R$ 4.000,00

SIM NÃO Predicado objetivo:
Crédito ou Não

Dívida < 10% da renda ? Dívida = 0%

SIM NÃO NÃO SIM

Risco de ter crédito Risco de não ter crédito Risco de ter crédito

Nesta árvore de decisões, regras são induzidas nos padrões dos
dados e cria-se uma hierarquia de indicações “se-então”.


Redes Neurais
• Redes Neurais:

• Para construir um modelo neural, nós primeiramente
"adestramos" a rede em um dataset de treinamento e então
usamos a rede já treinada para fazer predições.
• Problemas:
• Não retorna informação a priori
• Não pode ser treinada em uma grande base de dados
• Entrada não pode ser dados alfanuméricos (mapear para numérico)
• Nenhuma explanação dos dados é fornecida (caixa preta)


Técnicas
• Redes Neurais:
• Exemplo prático: risco de câncer

Data mining - Clementine User Guide


Técnicas
• Redes Neurais: - 2o Exemplo
Nível
RENDA DÉBITO IDADE REG. DE de
PAGAMENTO entrada

Nível
oculto

Risco Risco de
de ter não ter
crédito crédito Nível
de
As redes neurais usam seus dados de entrada. saída
Atribui pesos nas conecções entre os atributos (neurônios).
E obtém um resultado (risco de ter ou não crédito) no nível de

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