Business Intelligence

As ferramentas On Line Analytical Processing (OLAP) permitem que dados úteis sejam obtidos rapidamente de um Data Warehouse existente (DW).

A mineração de dados vem despertando um crescente interesse em todas as áreas e comunidades, pois toda empresa necessita de informações.

Dentre os principais tipos de informações que podem ser mineradas destaca–se a extração de regras de associação, que consiste em encontrar conjunto de regras de itens que ocorram simultaneamente e de forma freqüente em uma base de dados. Diversos tipos de associações foram definidos e diferentes algoritmos têm sido propostos para tratar cada uma destas variações. Dentre estes tipos, encontra-se a extração de regras de associações negativas, que é o objetivo e tema desse trabalho. Uma regra negativa são regras que analisam transações que não ocorreram em um determinado contexto, ou seja, por exemplo: um cliente que não compra certo produto compra outro produto.

Data Mining - Conceitos Básicos


Alencastro. A., Semaan. G., Dias, C.R. Data Mining e a Descoberta de Associações em dados, Revista SQL Magazine, ed. 26, dez/2005.
Rezende, S. O, Pugliesi, J. B, Melanda E. A.. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações, Artigo, 2003.
Reiter. R., On Closed World Databases, em Logic and Databases, H. Gallaire and J. Minker editors, Plenum Press, New York, NY, 1978.
Piatetsky-Shapiro G, Frawley. W.J. Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules, Knowledge Discovery in Databases. AAAI/MIT Press, Cambridge, MA,1991.
Sferra, H. H.; Corrêa, A. M. C. J. Conceitos e aplicações de data mining. Revista de ciência & tecnologia, v. 11, n. 22, 2003.
Chen, S. Y.; Liu, X. The contribution of data mining to information science. Journal of Information Science, v. 30, n. 6, p. 550-558, 2004.
Fayyad, M. Advances in Knowledge discovery and data mining. Menlo Park, CA: AAAI Press Cambridge, MA., 1996.
Han J., Kamber. M. Data Mining: Concepts and Techniques,. The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Jim Gray, Series Editor, Canada, 2000.

Data Mining - Regras Negativas de Associação


Mendes, I. M. B., Regras de Associação Negativas, Tese de Mestrado, Curso de Pós Graduação em Computação, Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, 2002.
Rezende, P. A. A.; Dias, C. R.; Regras Negativas de Associação em Mineração de Dados. Revista Eletrônica da Faculdade Metodista Granbery, v. 11, p. 1, 2012.
Rezende, P. A. A.; Dias. C. R.; Regras de Associação Negativas em Mineração de Dados. 1. ed. Saarbrücken, Alemanha: Ed. Omniscriptum, Novas Edições Acadêmicas, 2017. v. 1. 47p.
Rezende, P. A. A.; Dias, C. R. Regras Negativas de Associação em Mineração de Dados. Trabalho de Concursão de Curso - Faculdade Metodista Granbery, 2006
2006 - Apresentação de TCC - Rezende, P. A. A.; Dias, C. R. Regras Negativas de Associação em Mineração de Dados. Trabalho de Concursão de Curso - Faculdade Metodista Granbery
Savasare, A., Omiecinski E., Navathe. S. Mining for Strong Negative Associations in a Large Database of Customer Transactions, Proceedings of the 14th International Conference on Data Engineering, Artigo, Florida, 1998.
Wu X, Zhang C, Zhang S. Efficient Mining of Both Positive and Negative Association Rules. University of Vermont, University of Technology, Sydney, Australia e TsinghuaUniversity, China, 2004.

Data Mining - DataSets


retail.dat (Base de Dados de Vendas de Produtos)
Nome dos Produtos da Base de Dados - Retail Market Data Set
Weka Datasets RAR
Ferramenta weka-3-8-3-x64 Intaller Donwload

Data Mining - About DataSets


Brijs.T., Retail Market Basket Data Set, Artigo, Department of Applied Economic Sciences, Limburg University Center, Bélgica, 2002.
Sergey B, Rajeev M, Jeffrey D. Ullman, Shalom T. Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data. Proceedings ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Artigo, Arizona, USA, 1997.

OLAP / Cubo de Dados


Rezende, P. A. A. Cubo de Dados - Tecnologia de Descoberta de Conhecimento. 1. ed. Saarbrücken, Alemanha: Ed. Omniscriptum, Novas Edições Acadêmicas, 2017. v. 1. 43p.
Rezende , P. A. A. OLAP – Conceitos e Utilização Aplicada a um Sistema Hospitalar - Orientador: Eduardo Sá dos Reis, Trabalho de Conclusão de Curso - Especialização em Banco de Dados, do Centro de Ensino Superior de Juiz de Fora, 2009.
Anzanello. C. A., OLAP – Conceitos e Utilização. Instituto de Informática - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) – Porto Alegre – RS – Brasil -2006.
Araújo. E. M. T., OLAP – Características, Arquitetura e Ferramentas. Instituto de Informática – Faculdades Integradas Vianna Junior – Juiz de Fora – MG – Brasil - 2006.
Cramber. R., Estudo Analítico de Ferramentas Open Source para Ambientes OLAP – Universidade do Extremo Sul Catarinense – Curso de Pós-Graduação Especialização em MBA Gerenciamento de Banco de Dados – Criciúma – Brasil - 2006.
Neto. C. L. M., Centra. W., OLAP – Conceitos e Utilização - Universidade do Vale dos Sinos - UNISINOS – Brasil - 2002.
Parrini. E., Campos. M. L. M., Borges. M. R. S., Gestão do Conhecimento no Suporte à Decisão em Ambientes OLAP - Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ - Rio de Janeiro– RJ – Brasil - 2001.
Pinheiro. F. M. M. P., OLAP – (Online Analytical Processing) – Instituto Superior de Engenharia do Porto – Portugal - 2001.

BI - Business Intelligence


Bazzotti. C., Garcia. E, A importância do Sistema de Informação Gerencial para a tomada de decisões. UNIOESTE – Cascavel – Paraná– Brasil - 2003.
Guimarâes. E. M. P., Évora. Y. D. M., Sistemas de Informação: instrumento para a tomada de decisão no exercício da gerência - Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG – Belo Horizonte - Brasil - 2004.