Atualmente, um grande n mero de empresas est a tomar consci ncia da riqueza contida nos seus dados e questiona o valor da implementa o de t cnicas. As empresas t m acesso a cada vez mais dados. Devido grande quantidade de informa o dispon vel, pode ser muito dif cil dar sentido a grandes volumes de dados estruturados e n o estruturados, de modo a implementar projectos de melhoria para toda a empresa.Este livro centra-se em 2 t cnicas de Datamining (supervisionadas e n o supervisionadas), tais como: rvores de decis o, regress o, redes neuronais e m quinas de vectores de suporte (SVM), focando o ambiente em que cada t cnica utilizada, as vantagens, desvantagens e consequ ncias da escolha de uma destas t cnicas para extrair informa es preditivas ocultas de grandes bases de dados e a forma como cada t cnica implementada.Finalmente, o artigo apresenta algumas recomenda es valiosas no dom nio da Dataminig.
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