Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Decision Support Systems Andreas Wichert LEIC Tagus

1. Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Decision Support Systems Andreas Wichert LEIC Tagus (Página da cadeira: Fenix)

2. Objectivo Geral • Acumular informação para produzir indicadores de negócio que permitam tomar decisões • Extracção de conhecimento interessante (regras, padrões, restrições) dos dados existentes em grandes BDs

3. Corpo docente • Andreas Wichert - Teóricas • andreas.wichert@inesc-id.pt • Helena Galhardas • José Barateiro - Laboratórios

4. Organização das aulas • Teóricas: • Matéria (slides baseados no livro e artigos) • Apresentação de pessoas externas • Práticas/Laboratório: • Exercícios • Utilização do SW SAS v. 9 • Ínicio: 6/3

5. Avaliação • Projecto DW (PDW): grupos de 3 pessoas – 40% • Nota mínima: 9,5v • Inscrições na página da cadeira no Fenix (agrupamentos) • Entrega do enunciado: 13 Março • Entrega do projecto: 31 Março • Discussões: 3 a 7 Abril • Projecto DM (PDM): mesmos grupos de 3 pessoas – 30% • Nota mínima: 9,5v • Entrega do enunciado: 24 Abril • Entrega do projecto: 2 Junho • Discussões: 12 -16 Junho • Exame (DM): individual – 30% • Nota mínima: 9,5v • 1º Exame: 20/6, 17H • 2º Exame: 15/7, 11H

6. Data Mining: Concepts and Techniques

7. Reconhecimento • Prof. Jiawei Han • hanj@cs.uiuc.edu • University of Illinois at Urbana-Champaign • http://www-sal.cs.uiuc.edu/~hanj/ • Slides: • http://www-sal.cs.uiuc.edu/~hanj/bk2/

8. Bibliografia - DW • Data Mining: Concepts and Techniques, J. Han & M. Kamber, Morgan Kaufmann, 2001 • The Data Warehouse Toolkit, 2nd ed, Ralph Kimball, Margy Ross, 2002

9. Bibliografia - DM • Artificial ,Intelligence - A Modern Approach, Second Edition, S. Russel and P. Norvig, Prentice Hall, 2003 • Machine Learning, T. Mitchell, 1997 • Artificial Intelligence - Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Second Edition, G. L. Luger and W. A. Stubblefield, Benjamin/Cummings Publishing, 1993

10. Programa • Datawarehouse (DW) e Sistemas de Apoio à Decisão • Modelo multidimensional vs modelo relacional, Teoria da normalização do modelo relacional • Operações OLAP (Online Analytical Processing) • Desenho de DW • Arquitectura de DW • Implementação de DW

11. Programa • Pré-processamento, transformação e limpeza de dados • Exploração de dados (data mining) • Descrição de conceitos e generalização de dados • Árvores de decisão • Redes neuronais • Redes bayesianas • Regras de associação • Análise de clusters • Classificação baseada em instâncias

12. Informação necessária para apoio à decisão • Características requeridas para a informação utilizada para a tomada de decisão: • precisa • fiável • actualizada • relevante • orientada à acção

13. Sistemas operacionais • Contabilidade, compras, reservas, telecomunicações, etc • Muitas fontes de dados dispersas (ficheiros excel, BD Access) de suporte a aplicações do tipo: SAP, ERPs, etc • Alguns problemas: acesso aos dados díficil, qualidade de dados duvidosa, dados estruturados à aplicação (ex: códigos específicos), suporte a interrogações simples

14. Conceito de um DW • Conjunto centralizado de dados: • temáticos • históricos • datados • integrados que oferece um nível de qualidade adequado às aplicações de decisão

15. OLAP Server Metadata Analysis Query Reports Data mining Serve Data Warehouse Extract Transform Load Refresh Data Marts Data Storage OLAP Engine Front-End Tools Arquitectura geral SAD other sources Operational DBs Data Sources

16. What is Data Mining ? http://www-sal.cs.uiuc.edu/~hanj/ Chapter 1, Slides: http://www-sal.cs.uiuc.edu/~hanj/bk2/