CONCEITOS E ABORDAGENS DE EXTRACÇÃO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO - PRASANNA, K
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A extração de dados pode ser utilizada para descobrir padrões nos dados, mas muitas vezes é efectuada apenas em amostras de dados. O processo de extração será ineficaz se as amostras não forem uma boa representação do conjunto maior de dados. A extração de dados não pode descobrir padrões que possam estar presentes no conjunto maior de dados se esses padrões não estiverem presentes na amostra que está a ser "extraída". A incapacidade de encontrar padrões pode tornar-se a causa de alguns litígios entre clientes e fornecedores de serviços. Por conseguinte, a extração de dados não é infalível,…mehr

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Produktbeschreibung
A extração de dados pode ser utilizada para descobrir padrões nos dados, mas muitas vezes é efectuada apenas em amostras de dados. O processo de extração será ineficaz se as amostras não forem uma boa representação do conjunto maior de dados. A extração de dados não pode descobrir padrões que possam estar presentes no conjunto maior de dados se esses padrões não estiverem presentes na amostra que está a ser "extraída". A incapacidade de encontrar padrões pode tornar-se a causa de alguns litígios entre clientes e fornecedores de serviços. Por conseguinte, a extração de dados não é infalível, mas pode ser útil se forem recolhidas amostras de dados suficientemente representativas. A descoberta de um determinado padrão num determinado conjunto de dados não significa necessariamente que esse padrão se encontre noutro local dos dados mais vastos de onde essa amostra foi retirada. Uma parte importante do processo é a verificação e validação de padrões noutras amostras de dados
Autorenporträt
O Dr. K Prasanna trabalha no GNITS como Professor Associado em Departamento de CSE.