III) Transformação de Dados

Descrição: Nesta etapa, os dados pré-processados são transformados e consolidados em formatos apropriados para a mineração de dados. Isso pode incluir normalização, agregação e criação de novas variáveis derivadas.

Objetivo: Facilitar a aplicação de algoritmos de mineração de dados e melhorar a eficácia desses algoritmos.

IV) Mineração de Dados

Descrição: A mineração de dados envolve a aplicação de técnicas e algoritmos específicos para identificar padrões, tendências e relações nos dados. Isso pode incluir métodos de classificação, regressão, clustering, e associação.

Objetivo: Descobrir padrões e modelos que possam ser utilizados para tomar decisões informadas.

V) Interpretação e Avaliação

Descrição: Os padrões e modelos descobertos na etapa de mineração de dados são interpretados e avaliados quanto à sua relevância, precisão e utilidade.

Objetivo: Validar os resultados obtidos e garantir que eles sejam compreensíveis e aplicáveis no contexto do problema estudado.