Glossário de IA

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

Dimension, na modelagem dimensional, e um atributo qualitativo que fornece contexto para metricas numericas. Exemplos incluem data, regiao, categoria de produto e segmento de cliente. As dimensoes permitem fatiar e agrupar dados para analise.

Reducao de Dimensionalidade e o processo de reduzir o numero de features de um dataset mantendo a maior parte da informacao. Tecnicas como PCA e t-SNE facilitam visualizacao e melhoram eficiencia.

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

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

PCA (Analise de Componentes Principais) e a tecnica mais popular de reducao de dimensionalidade. Transforma features correlacionadas em componentes ortogonais que capturam a maxima variancia dos dados.

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

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