SQL Server: Estudo do desempenho dos algoritmos de Data Mining

Este artigo está organizado em duas partes. A primeira parte fornece uma apresentação resumida dos algoritmos de árvore de decisão e de cluster, além de explicar alguns termos básicos relacionados a data mining. Além disso, usando um cenário comercial bancário, essa parte mostra como usar o Analysis Services para criar modelos de data mining a fim de solucionar alguns problemas comerciais.

A segunda parte do artigo concentra-se no estudo do desempenho dos dois algoritmos de data mining da Microsoft com os dados sintéticos gerados usando vários parâmetros. Centenas de experimentos foram feitos e os resultados são apresentados nessa segunda parte. Os experimentos foram baseados em diferentes configurações de parâmetro do conjunto de dados do treinamento. Por exemplo, os parâmetros variaram no número de atributos de entrada, no tamanho da amostra dos casos de treinamento, no número de estados (valores) de cada coluna e assim por diante. Os resultados dos experimentos provam que os dois algoritmos de data mining são muito eficientes e escalonáveis.

Roda em Windows 95, 98, NT, 2000, Millenium, XP, 2003

Disponível nos idiomas Português

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