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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/mineracao-de-regras-de-associacao-com-weka-apriori-e-java/
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课程名称：使用Weka、Apriori和Java进行关联规则挖掘 课程概述：关联规则发现是数据挖掘中非常流行的一个子领域，具有广泛的实际和商业应用。例如，有一个经典案例显示超市在某些特定的日子里同时销售尿布和啤酒的模式，从而优化了这两种商品的销售。这个秘笈就是利用关联规则技术，来发掘那些无法仅靠简单观察就能发现的数据模式。课程主要介绍Apriori算法，它能够识别这样的关联模式。学员将学习如何通过给定的数据集生成关联规则，还将理解支持度、置信度和提升度等度量的计算方法。 在课程中，将使用Weka工具、Java语言和MySQL数据库进行实际示例的开发。课程初期将使用两种现成的数据集来分析联合销售的产品，进行市场篮子分析。接下来，学员将使用两个真实数据集：一个来自于一家比萨店（甚至是课程讲师自己开的店），另一个是关于考大学的学生的社会经济调查数据。学员将全面经历知识发现过程，包括属性选择、数据预处理和转换，然后再应用Apriori算法进行分析。 课程的最后，学员将学习如何将虚构的市场数据库导入到适合进行关联规则分析的标准格式中，包括如何通过Java与MySQL连接并查询所需的数据。这部分非常有助于有意将实体关系模型的数据进行转换的学员。课程适合所有水平的学员，无论是初入此领域的新人，还是希望深入了解关联规则的有经验者。完成课程后，学员将能够在自己的数据集上实现分析，为未来的商业机会开辟道路。准备好在职业生涯中迈出重要一步了吗？期待在课程中见到你！
A descoberta de regras de associação é uma das subáreas da Mineração de Dados mais populares e que apresenta uma diversidade muito grande de aplicações práticas e comerciais! Se você estuda Inteligência Artificial, talvez já tenha ouvido falar daquele clássico exemplo das fraudas e cervejas! Caso não, há vários anos um mercado muito famoso descobriu um padrão bem interessante em seus dados: em certos dias da semana existiam muitas vendas em conjunto tanto de fraudas quanto de cervejas. De posse desse conhecimento, eles decidiram alterar a disposição das prateleiras do mercado e conseguiram otimizar as vendas desses dois produtos em conjunto (o que aumentou significativamente as receitas). O segredo disso é que eles usaram a técnica de regras de associação, que tem como objetivo a descoberta de padrões nos dados que não podem ser facilmente encontrados somente "batendo o olho" nos registros. Essa técnica utiliza um algoritmo (o mais famoso é o Apriori) que é capaz de descobrir esse tipo de associação, podendo ser aplicado nos mais variados cenários! E neste curso você verá passo a passo o funcionamento do algoritmo Apriori, ou seja, dada uma base de dados você vai aprender como ele consegue gerar as regras de associação, bem como compreender como são feitos os cálculos de suporte, confiança e lift; que são as métricas mais utilizadas neste tipo de cenário. Utilizaremos a ferramenta Weka, a linguagem Java e também o banco de dados MySql para o desenvolvimento dos exemplos. Inicialmente trabalharemos com duas bases de dados prontas de mercado e o objetivo será analisar as associações que podem ser encontradas entre os produtos que são vendidos em conjunto, processo conhecido como Market Basket Analysis (análise de cestas de mercado). Logo depois, utilizaremos duas bases de dados reais: a primeira de uma pizzaria (inclusive a pizzaria era minha!) e a segunda de uma pesquisa sócio-econômica de alunos que fizerem o vestibular em uma universidade! A ideia é realizar o processo KDD completo (Knowledge Discovery in Databases - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) nessas duas bases de dados, passando pelos processos de seleção de atributos, pré-processamento e transformação dos dados antes de realizar as análises com o algoritmo Apriori. O objetivo dessas seções é que você tenha uma visão prática e comercial de como funciona esse processo em bases de dados comerciais, visto que a maioria dos materiais sobre o assunto abordam somente a aplicação do algoritmo e deixa de lado todo o processo de preparação das bases de dados! Por fim, ainda teremos mais um módulo adicional que mostrará como importar uma base de dados fictícia de mercado para um padrão na qual as análises possam ser realizadas. Nessas aulas, é mostrado passo a passo como realizar a conexão do Java com o MySql e realizar as consultas para obter os dados no padrão requerido para aplicação do Apriori. Esse módulo é útil caso você tenha uma base de dados no modelo Entidade Relacionamento e deseja aprender os processos básicos para conversão dos dados. Ao final do curso, você será capaz de implementar suas próprias análises e em suas próprias bases de dados, o que pode abrir diversas oportunidades de negócio e de renda extra para você! É importante enfatizar que este curso é para todos os níveis, seja para você que está iniciando nessa área ou para você que já possui conhecimentos sobre regras de associação e deseja conhecer mais sobre o assunto. Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso!:)
