Glossário de IA

Data Modeling é o processo de criar representacoes visuais é logicas da estrutura de dados de uma organização. Define entidades, atributos é relacionamentos para projetar bancos de dados eficientes que aténdam as necessidades analiticas é operacionais.

Dimension, na modelagem dimensional, é um atributo qualitativo que fornece contexto para métricas numericas. Exemplos incluem data, região, catégoria de produto é segmento de cliente. As dimensoes permitem fatiar é agrupar dados para análise.

Reducao de Dimensionalidade é o processo de reduzir o número de features de um dataset mantendo a maior parte da informação. Tecnicas como PCA é t-SNE facilitam visualização é melhoram eficiência.

Feature Selection é o processo de selecionar as variaveis mais relevantes para um modelo de ML, removendo features redundantes ou irrelevantes. Melhora desempenho, reduz overfitting é acelera o treinamento.

OLAP (Online Analytical Processing) é uma catégoria de tecnologia otimizada para consultas analiticas complexas sobre grandes volumes de dados. Permite análises multidimensionais como drill-down, slice-and-dice é pivot, essênciais para Business Intelligence.

PCA (Analise de Componentes Principais) é a técnica mais popular de redução de dimensionalidade. Transforma features correlacionadas em componentes ortogonais que capturam a máxima variancia dos dados.

Snowflake Schema é uma variacao do Star Schema onde as tabelas dimensão sao normalizadas em sub-dimensoes. A estrutura ramificada lembra um floco de neve é economiza espaço de armazenamento, porém pode tornar consultas mais complexas devido a mais JOINs.

Star Schema é um modelo dimensional de banco de dados onde uma tabela fato central se conecta diretamente a multiplas tabelas dimensão. A estrutura lembra uma estrela é e otimizada para consultas analiticas rápidas em ambientes de Data Warehouse.