Exercício de Mineração de Dados

Atividades para o Projeto Integrador (Inteligência Artificial) – NP2
Fazer relatório com os itens abaixo e postar no formato WORD no classroom até o dia 30 de
maio de 2020.
Nº Descrição Pontuação
1 Fazer breve introdução da mineração de dados e suas aplicação
com Python 0,5 ponto
2 Citar a origem da Base de Dados (deve ser uma base de dados real)
3 KDD – Seleção: informar total de registros, lista de atributos e
critério para seleção de parte da tabela (mostrar os 20 primeiros
registros com todas as colunas no Python)
1,0 ponto
4 KDD – Processamento: Informar quais processamentos foram
feitos nos registros no Python
5 KDD – Transformação: Informar quais transformações foram
feitas nos registros (discretização, valores ausentes, ...) No Python
6 Gerar quatro gráficos a partir de quatro colunas diferentes e
explicar os itens mais relevantes

0,5 ponto

7 KDD – Mineração de Dados (Regras de Associação): informar
valor do suporte e confiança mínimos utilizados e o algoritmo
utilizado.
1,0 ponto
8 KDD – Mineração de Dados (Regras de Associação): mostrar três
regras, descrevendo seu valor do suporte, confiança e lift e explicar
o motivo de sua escolha.
9 Mostrar o código fonte completo em python utilizado para a
geração de regras de associação
10 KDD – Mineração de Dados (Árvore de Decisão): mostrar a árvore
gerada e informar o algoritmo utilizado.

Informar o atributo meta
escolhido.
1,0 ponto
11 KDD – Mineração de Dados (Árvore de Decisão): mostrar duas
regras, descrevendo o motivo de sua escolha.
12 Mostrar o código fonte completo em python utilizado para a
geração da árvore de decisão
13 KDD – Mineração de Dados (Agrupamento): informar o número
de clusters e o algoritmo utilizado.



1,0 ponto

14 KDD – Mineração de Dados (Agrupamento): mostrar todos os
clusters gerados (separando as colunas mais relevantes) e explicar
dois desses clusters.
15 Mostrar o código fonte completo em python utilizado para a
geração dos clusters
16 Conclusão 0,5 ponto