Descoberta de Conhecimento em BD Jacques Robin e Ricardo Bezerra

Descoberta de Conhecimento em BDDescoberta de Conhecimento em BD

Jacques Robin e Ricardo Bezerra

Motivação: da seca de dados até o Motivação: da seca de dados até o diluviodiluvio

Informatização dos meios produtivos permitiu a geração de grandes volumes de dados:• Transações eletrônicas;• Novos equipamentos científicos e industriais para

observação e controle;• Dispositivos de armazenamento em massa;

Aproveitamento da informação permite ganho de competitividade: “conhecimento é poder (e poder = $$!)”

Recursos de análise de dados tradicionais são inviáveis para acompanhar esta evolução: • processo iterativo de criação, teste e refinamento de

hipóteses;

Motivação: inundação de informaçãoMotivação: inundação de informação

“Morrendo de sede por conhecimento em um oceano de dados”

Gigantismo do problema de análise de dados para tomada de decisão:• BD da Wal-Mart: 20 milhões de transações por dia• Data Warehouse da Mobil: 100 TB• BD da NASA: recebe de satélites 50 GB por hora

Solução: • ferramentas de automatização das tarefas repetitivas e

sistemática de análise de dados• ferramentas de auxílio para as tarefas cognitivas da análise• integração das ferramentas em sistemas apoiando o processo

completo de descoberta de conhecimento para tomada de decisão

Exemplo preliminarExemplo preliminar

Problema do mundo dos negócios, entender o perfil dos clientes:• desenvolvimento de novos produtos;• para controle de estoque em postos de distribuição;• propaganda mal direcionada gera maiores gastos e

desestimula o possível interessado a procurar as ofertas adequadas;

Situação:• empresa possui registro de todas as transações efetuadas;• mas como aproveitar dessa riqueza de dados?

Categorias: • produtos de esporte; • eletrodomésticos;• produtos de entretenimento;• produtos para o lar;

Processo mínimo de Processo mínimo de descoberta de conhecimentodescoberta de conhecimento

Compreensão do domínio e dos objetivos da tarefa;Criação do conjunto de dados envolvendo as variáveis necessárias;

Operações como identificação de ruídos, outliers, como tratar falta de dados em alguns campos, etc.

Redução de dimensionalidade, combinação de atributos;

Escolha e execução do algoritmo de acordo com a tarefa a ser cumprida

Interpretação dos resultados, com possível retorno aos passos anteriores;

Consolidação: incorporação e documentação do conhecimento e comunicação aos interessados;

1. Seleção de dados e 2. pré-1. Seleção de dados e 2. pré-processamentoprocessamento

Com seu conhecimento do domínio, analista humano decide:

• que as informações relevantes a-priori encontram-se nas seguintes tabelas: clientes: nome, identificação, idade, sexo, estado civil,

endereço, renda, proprietário da casa; produtos: nome, identificação, preço, categoria, quantidade em

estoque, quantidade encomendada; transações: identificador de cliente, identificador de produto,

data e hora, quantidade;

• Eliminar registros incompletos, inconsistentes, etc.

3. Transformação de dados3. Transformação de dados

Agrupando informações em uma única tabela;

4. Data mining stricto sensus4. Data mining stricto sensus

Decidiu-se aplicar um algoritmo de aprendizado para agrupar os clientes em quatro conjuntos• ex.: rede de Kohonen do tipo vector quantization;

Idéia do algoritmo é dispor, em conjuntos, clientes que apresentem aspectos similares;

Posteriormente, os dados são organizados em uma planilha, onde o número do grupo (1, 2, 3, ou 4) é utilizado como chave primária;

A planilha calcula estatísticas de cada grupo, comparando-as com toda população;

5. Apresentação dos resultados5. Apresentação dos resultados

Analista humano:• ainda precisa do seu conhecimento do domínio • para interpretar esses resultados em conhecimento marketing

Descoberta de Conhecimento em BDDescoberta de Conhecimento em BD

“O processo:• não trivial de extração de informações implícitas, • anteriormente desconhecidas, • e potencialmente úteis de uma fonte de dados”;

“Torture os dados até eles confessarem”; O que é uma descoberta, afinal?

• Exibir todos os empregados que ganham dentro de uma determinada faixa salarial é uma descoberta?

O que é um padrão interessante?• Válido, Novo, Útil, Interpretável (objetividade difícil)• que é conhecimento?: { X | f(X, V, N, U, I) > T}

KDD x KDD x Data MiningData Mining

Mineração de dados: passo do processo de KDD que produz um conjunto de padrões sob um custo computacional aceitável;

KDD: • utiliza algoritmos de data mining para extrair padrões

classificados como “conhecimento”• incorpora também tarefas como escolha do algoritmo

adequado, processamento e amostragem de dados e interpretação de resultados;

O perigo da falta de interpretaçãoO perigo da falta de interpretação

Hospital A Hospital B

MorreramSobreviveram

632037

16784

Total 2100 800

3% 2%

O hospital A parece ser o menos adequado.

O perigo da falta de interpretação (cont.)O perigo da falta de interpretação (cont.)

Números x Bom-senso: 1. Mentiras, 2. Mentiras danadas, 3. Estatísticas

... e data mining?

Hosp. A Hosp. B


6594

Total 600 600

8592

Hosp. A Hosp. B


571443

Total 1500 200

8192

1% 1.3%

3.8% 4%

Boas condições

Más condições

O hospital A é melhor!

A busca por causalidadeA busca por causalidade

Correlação não é o mesmo que causalidade• “lama” e “chuva” são dois conceitos relacionados, mas como

inferir que um é causa do outro?• A média de idade da Flórida é grande. O clima da Flórida faz

as pessoas viverem mais? Explicação plausível: muitas pessoas mudam-se pra lá quando se

aposentam;

Experimentos controlados KDD necessariamente:

• processo exploratório, iterativo e interativo • envolvendo em cada passo um especialista humano• tanto (se não mais) importante do que método de mineração:

auxílio ao gerenciamento do processo (Knowledge Management) integração transparente de ferramentas

Processo mais abrangente de Processo mais abrangente de descoberta de conhecimentodescoberta de conhecimento

TaskDiscovery

Goal

DataDiscovery

OutputGeneration

DataAnalysis

ModelDevelopment

DataCleaning

DomainModel

Report

Action

Model

MonitorQuerytools

Statistic & AI tools

Visua-lization

tools

Presen-tationtools

Data transfor-mationtools

Database

KeyInputOutputToolProcess task

Process flowData flowTool usage

KDD: problema pluridisciplinarKDD: problema pluridisciplinar

Inteligência Artificial• aprendizado de máquina;• representação de conhecimento e inferência;• geração automática de resumos textuais;

Estatística: análise exploratória de dados; Computação gráfica: visualização de dados; Bancos de dados:

• integração, consolidação e remodelagem de dados para processamento analítico (data warehousing)

• linguagens de consulta para: hipercubos de dados (OLAP) funções de mineração (OLAM)

Integração:• APIs entre ferramentas, disponibilização na Web, • BD dedutivos, ativos, temporais, OOs, de restrições

Camada 4: tecnologia deProcessamento de Linguagem Natural e Lingüística Computacional

Gramática Computacional

Léxico Computacional

Estratégias de planejamento

de hipertexto

HYSSOP: Gerador automático de hipertexto emlinguagem natural

Hipertexto em linguagem natural resumindo os insights descobertos

Regras de exploração de hipercubo de dados

SGBD dedutivo orientado a objetos

Regras de seleção de conteúdo de resumos

Camada 3: tecnologias deSistemas EspecialistasDedução AutomáticaBD Dedut DOivosBD Orientada a Objetos

Conteúdo selecionado para o resumo: conjunto de predicados de objetos

Camada 2: tecnologias deAprendizagem de MàquinaIndução AutomáticaMineração de Dados

ExceptionMiner: minerador de células e subcubos atípicos em hipercubos de dados

Outros aplicativos de mineração de dados

conectados via Java

DOODCI: API SGBDDOO / Java para OLAP e mineração de exceções

Servidor OLAPCamada 1: tecnologias deBD AtivosData Warehousing BD Dimensionais e OLAP

JDCI: API Java / Servidor OLAP

Esquema Relacional

BD operacional(para OLTP)

Esquema Dimensional

Data Warehouse:Hipercubo de dados

Assistente de Remodelagem de Dados

Regras de carga e atualização de dados

SGBD ativo

Arquivos de log:Servidor WebGerenciador de BannersServidor RoboCup

integrada

Exemplo de

Arquitetura

Ex, conhecimento extraído de um BD de supermercado:• No ano passado, as variações de vendas mais incomuns foram:

Soda Diet com decrescimento de 40% na região nordeste de julho a agosto Cerveja Bavaria com crescimento de 42% nacional de setembro a outubro; ...

Outro exemplo de passos e saída de KDDOutro exemplo de passos e saída de KDD

BD Relacion

al

Base de

Conhecimento

Data Warehou

seDimensio

nal

AprendizagemMineraçãode Dados

Arquivos de Log

Páginas Web

Geração de Linguagem

Natural

•A diminuição de 40% das vendas de soda diet de julho a agosto na região nordeste foi realmente atípica porque:

para as outras regiões, a variação média das vendas desse produto no mesmo período foi um aumento de 9%;

para o ano todo, as vendas desse produto nessa mesma região decresceram de apenas 7%;

as vendas globais, de todos os produtos, nessa região e no mesmo periódo, decresceram de apenas 2%

Volta

Tarefas básicasTarefas básicas

Previsão• Cálculo de variáveis de interesse a partir dos valores de um

conjunto de variáveis de explicação;• É comunamente visada em aprendizado de

máquina/estatística;• Exemplos: classificação e regressão;

Descrição• Reportar relações entre as variáveis do modelo de forma

simétrica;• À princípio, está mais relacionada ao processo de KDD;• Exemplos: agrupamento, sumarização (incluindo sumário de

textos), dependências, análise de desvio;

Exemplo de previsão (I)Exemplo de previsão (I)

Um hiperplano paralelo de separação: pode ser interpretado diretamente como uma regra:• se a renda é menor que t,

então o crédito não deve ser liberado

Exemplo: • árvores de decisão;• indução de regras

renda

déb

ito

xx

xx

x

x

x

o

oo

oo

o

o

o

o

t

sem crédito

o

o: exemplo aceitox: exemplo recusado

Análise de crédito

Exemplo de previsão (II)Exemplo de previsão (II)

Hiperplano oblíquo: melhor separação:

Exemplos: • regressão linear;• perceptron;


renda

déb

ito

xx

xx

x

x

x

o

oo

oo

o

o

o

o

t

sem crédito

o


Exemplo de previsão (III)Exemplo de previsão (III)

Superfície não linear: melhor poder de classificação, pior interpretação;

Exemplos: • perceptrons

multicamadas;• regressão não-linear;


renda

déb

ito

xx

xx

x

x

x

o

oo

oo

o

o

o

o

t

sem crédito

o


Exemplo de previsão (IV)Exemplo de previsão (IV)

Métodos baseado em exemplos;

Exemplos:• k-vizinhos mais

próximos;• raciocínio baseado em

casos;


renda

déb

ito

xx

xx

x

x

x

o

oo

oo

o

o

o

o

t

sem crédito

o


Exemplo de descrição (I)Exemplo de descrição (I)

Agrupamento Exemplo:

• vector quantization;

renda

déb

ito

++

++

+

+

+

+

++

++

+

+

+

+

t

+

+: exemplo


Exemplo de descrição (II)Exemplo de descrição (II)

Regras de associação• “98% dos consumidores que adquiriram pneus e acessórios

de automóveis também se interessaram por serviços automotivos”;

• descoberta simétrica de relações, ao contrário de métodos de classificação

qualquer atributo pode ser uma classe ou um atributo de discriminação;

Métodos

Exemplo de descrição (III)Exemplo de descrição (III) Previsão de séries temporais

Iden

tifi

caçã

o d

os in

vest

imen

tos

mai

s p

rom

isso

res

nos

pró

xim

os 3

0 d

ias;

Garimpando resultadosGarimpando resultados

Transformar 1.000.000 de registros em mil regras é bom, mas... o que fazer com estas 1000 regras?

Mineração de Conhecimento Medidas de utilidade:

• subjetivas dependentes de domínio; demanda especialistas com tempo livre;

• objetivas mais independentes; ex, grau de surpresa;

• Validade utilizando limiares de confiança, apenas as regras (por

exemplo) mais importantes seriam apresentadas;• E as exceções?

ruído ou pepita de conhecimento

Distinguir pepitas de ruídoDistinguir pepitas de ruído

Regras cobrindo cobrem apenas uma pequena quantidade de dados:• potencial para descrever relações interessantes e

anteriormente despercebidas;• porém, são facilmente descartadas em filtragens por limiar

de grau de cobertura; como distingui-las de ruído?

Idéia do algoritmo: • criar pequenas generalizações das regras em estudo e

comparar a cobertura obtida;

Algoritmo para regras de pequeno Algoritmo para regras de pequeno alcancealcance

para cada antecedente a de uma regra• se a é categórico, retire-o da regra;• se a é contínuo, aumente o intervalo no qual o antecedente é

válido;• conte o número D de vezes em que a classe obtida é diferente da

classe da regra original; calcule uma medida M em função de D e do total de

antecedentes N.• exemplo: M = D/N;

valores altos de M tenderão a capturar as relações mais úteis;

EscalabilidadeEscalabilidadetécnicas para acelerar a mineração de BD gigantestécnicas para acelerar a mineração de BD gigantes

Amostragem• redução de precisão;

Algoritmos distribuídos• particionar o banco de dados em p partições;• utilizar um processador diferente para cada partição;• utilizar um método de combinação de resultados;

Paralelismo (intra-algorítimico)

Aplicabilidade de KDDAplicabilidade de KDD

Onde o processo de descoberta de conhecimento deve ser aplicado?• A tarefa é propícia ao estudo de novos experimentos;• não há nenhuma outra boa alternativa de análise de dados;• disponibilidade de dados suficientes;

com nível aceitável de ruído; sem problemas de ordem jurídica;

• especialistas disponíveis para avaliação do grau de interesse das descobertas obtidas; seleção de atributos; descrição de conhecimento a priori em geral;

Kefir (Key Findings Reporter)Kefir (Key Findings Reporter)

Análise de desvios• descoberta de diferenças significativas entre valores

medidos e valores anteriores ou padrões; Funções do Kefir

• descobrir, explicar e relatar derivações chave; Finding

• Conjunto de valores relacionados (atual, anteriores, padrão) de uma dada medida;

Health-KefirHealth-Kefir Motivação: organizações precisam controlar gastos com

saúde, planejando medidas que venham a diminuir gastos futuros. MAS,...• gasta-se muito tempo preparando-se relatórios, perdendo-

se oportunidade importantes; Oportunidade para análise automática de dados:

• métodos do mercado de saúde baseiam-se em medidas padrões de vários aspectos, como preço, uso e qualidade;

• dimensões principais: população: empregados de uma empresa, moradores de um

bairro...; área de estudo: nascimentos prematuros, internações...; medidas: tempo de internação...

Health-KefirHealth-Kefir

O grau de interesse em um desvio está diretamente relacionado ao benefício atingível através das ações possíveis;• os desvios interessantes são aqueles que indicam

problemas que podem ser corrigidos;• significância estatística;

Pagamentos_por_caso• desvios crescentes desta medida são altamente relevantes

para o sistema Health-Kefir;• como reduzir custos futuros;


Cálculo de desvio para cada setor e subsetor;• extrapolação linear;

92 93 94 95

valores padrões

valores reais

desvio

tempo

med

ida


Explicações• identificação do subsetor(es) mais responsável(is) pelo

desvio encontrado;• recursivo;

internação

morte admissão

cirurgia clínica mental gravidez


Recomendação• os relatórios preparados precisam indicar soluções;• uso de conhecimento de domínio para realizar tal tarefa:

SE medida = admissão_por_1000 E setor = partos_prematuros E percentagem_mudança > 0.10RECOMENDE “Iniciar um programa de acompanhamento pré-natal”COM percentagem_de_economia = 0.6

Health-Kefir: exemplo de saídaHealth-Kefir: exemplo de saída

Admissões médicas

O tempo médio de permanência nesta área de estudo cresceu 22,6%, de 4,1 a 5,1. Em torno de $36.000 poderiam ser economizados se o tempo médio de permanência se mantivesse no valor esperado de 4,9. Se esta tendência permanecer, resultará em gastos adicionais de $263.000 de despesas adicionais.

Explicações: o aumento desta medida está relacionada ao aumento do tempo médio de permanência, no Medical Nervous System, em 247,9%, de 4.4 para 15.2.

Recomendação: ...

Economia prevista: $79.000

SKICAT SKICAT (Sky Image Cataloging and Analysis Tool)(Sky Image Cataloging and Analysis Tool)

Digital Palomar Observatory Sky Survey• banco de dados com três terabytes de imagens da ordem

de dois bilhões de objetos celestes; Tarefas:

• diferenciar estrelas de galáxias uma vez classificadas, análise científicas mais específicas são

aplicadas;

• classificar objetos de brilho fraco

SKICAT: SKICAT: algoritmo de aprendizadoalgoritmo de aprendizado

Regras extraídas de algoritmos de geração de árvores originam-se de uma única árvore;

RULER• alternativa: geração de várias árvores. Somente as

melhores regras de cada árvore são mantidas;• Divide-se a base de dados em vários conjuntos treinamento

(para árvores) e teste (para regras);• Podando regras: calcula-se a chance de que uma dada

premissa esteja correlacionada com a classe especificada por pura sorte;

• Produz-se, assim, uma base robusta de regras;• Redução da base por um algoritmo de cobertura de

conjuntos;

SKICAT: pré-processamentoSKICAT: pré-processamento

“Em problemas de classificação, a escolha dos atributos utilizados para definir exemplos é o fator mais determinante do sucesso ou fracasso do processo de aprendizado”• garbage in, garbage out;

Uso de um programa público de processamento de imagens:• baseado nos agrupamentos de pixels constituindo cada objeto

detectado, produzem-se os atributos básicos discriminadores ex,: brilho e orientação;

SKICAT: SKICAT: Gerenciando o conhecimentoGerenciando o conhecimento

Catálogo de objetos on-line utilizando-se um gerenciador de banco de dados• permitir ao usuário localizar corpos celestes e consultar

informações dos mesmos; Casamento de objetos obtidos de fontes diferentes;

Endereços interessantesEndereços interessantes

KDNuggets Directory• http://www.kdnuggets.com

The Data Mine• http://www.cs.bham.ac.uk/~anp/TheDataMine.html

Microsoft Decision Theory and Adaptive Systems• http://research.microsoft.com/dtas/

DBMiner: demonstração• http://db.cs.sfu.ca/DBMiner/dbmdemo.html

http://www.kdnuggets.com/





http://www.cs.bham.ac.uk/~anp/TheDataMine.html
















http://research.microsoft.com/dtas/







http://db.cs.sfu.ca/DBMiner/dbmdemo.html












ReferênciasReferências Bigus, J. (1995). Data Mining with Neural Networks. McGraw-Hill. Fayyad, U.; Haussler, D.; Stolorz, P. (1996). "KDD for Science Data

Analysis: Issues and Examples”. Proceedings of Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), AAAI Press. Disponível no endereço http://research.microsoft.com/ ~fayyad.

Fayyad, U. M.; Piatesky-Shapiro, G.; Smyth, P. (1995). “From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview”, em Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press.

Freitas, A. A. (1997). “On objective measures of rule surprisingness”. Em Proceedings of the 2nd European Symposium Principles of Data Mining and Knowledge Discovery. Disponível no endereço http://dainf.cefetpr.br/~alex/thesis.html.

ReferênciasReferências

Imielinski, T; Mannila, H. (1996). “A Database Perspective on Knowledge Discovery”. Communications of the ACM, volume 39, número 11.

Matheus, C.; Piateteky-Shapiro, G.; McNeill, D. (1995). ”Selecting and Reporting What is Interesting”. Em Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press.

Spirtes, P.; Glymour, C; Scheines, R. (1993). Causation, Prediction and Search. Lecture Notes in Statistics, 83. Springer-Verlarg. Disponível no endereço http://hss.cmu.edu/html/departments/ philosophy/TETRAD.BOOK/book.html

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