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Data Mining com SQL Server e Excel

Dia 22 Sala A4 15:15

A banalização da utilização de tecnologias de Bases de Dados originou um crescimento exponencial dos dados armazenados, criando uma janela de oportunidades no que diz respeito à análise, sintetização e extracção de conhecimento a partir desses dados, uma vez que a quantidade de dados armazenados superou a capacidade humana de realização de tarefas de análise sem recurso a ferramentas computacionais. O desenvolvimento de processos de análise de dados implica a utilização de aplicações com funcionalidades que permitam a automatização do processo de descoberta de conhecimento. Esta necessidade originou o surgimento de aplicações vocacionadas para a tarefa de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, e uma evolução dos Sistemas de Gestão de Bases de Dados existentes no sentido de incorporarem de técnicas de Data Mining (DM). O MS SQL Server é sem dúvida um dos produtos de gestão de bases de dados que mais evoluiu em termos de utilizadores e serviços disponibilizados. Na versão 2000 foram introduzidos pela primeira vez algoritmos de DM e técnicas de visualização. No entanto, é na versão 2005 que é conseguido um elevado nível de integração entre o DM e as tecnologias de base de dados, o que vai certamente impulsionar a utilização das técnicas de DM no contexto do Business Intelligence. Nesta sessão, será apresentado um caso de estudo implementado em MS SQL Server 2005 - “Corporate Bankruptcy prediction using data mining techniques”, bem como o Microsoft SQL Server 2005 Data Mining add-ins for Office 2007.

Orador

Hélder Quintela,Universidade do Minho
Hélder Quintela é Assistente Convidado do Departamento de Sistemas de Informação da Universidade do Minho, onde está neste momento a desenvolver a sua tese de doutoramento na área de Grid Data Mining após ter concluído o mestrado em Sistemas de Informação na área da aplicação de técnicas de Data Mining em problemas de Engenharia Civil. Integrado no grupo de Business Intelligence, tem estado envolvido em diversos projectos de investigação de aplicação de técnicas de Data Mining em diversas áreas (e.g. ecological mining, bankruptcy prediction, database marketing), sendo co-autor de diversos artigos em conferências internacionais. É co-autor do livro “MS SQL Server 2005 – Técnicas avançadas de exploração de dados” a lançar proximamente
Manuel Filipe Santos,Universidade do Minho
Manuel Filipe Santos é Professor Auxiliar na Universidade do Minho no Departamento de Sistemas de Informação, onde é um dos investigadores do grupo de Business Intelligence. Em termos académicos lecciona disciplinas na área de Inteligência Artificial, Análise Inteligente de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão, em cursos de graduação e pós-graduação, e tem orientado ao longo dos últimos anos o desenvolvimento de vários trabalhos de doutoramento e de mestrado. É autor de diversas publicações em revistas e conferências internacionais, e co-autor do livro “Data Mining - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados” editado pela FCA. É co-autor do livro “MS SQL Server 2005 – Técnicas Avançadas de Exploração de Dados” a lançar proximamente.

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Business Intelligence