Obrigado  Dikson.

Estou levantando as minhas possibilidades.
Ainda estou trabalhando com as minhas amostras. Classificando as minhas
amostras é fazendo testes manuais para verificar os meus parâmetros e suas
variações.
Tenho um longo caminho pela frente a  tua dica vai ajudar bastante.



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Ass.:
Artur Gnecco Zanini
Fone.:  51 92232129
Gtalk: artur.zan...@gmail.com
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Em 10 de maio de 2017 10:23, Dickson S. Guedes <lis...@guedesoft.net>
escreveu:

>
> Em  4 de maio de 2017, as 13:54 BRT, Artur Zanini <artur.zan...@gmail.com>
> escreveu:
> > Alguém pode indicar exemplos e material como o postgres trabalha
> Regressão
> > linear.
> > Funções matemáticas para Data Mining.
>
>
> Se a intenção é para trabalhar com PLs e funções "dentro" do banco, para
> regressão linear eu costumo utilizar as funções regr_* [1] nativas do
> PostgreSQL mesmo utilizando o próprio SQL em primeiro lugar, e quando
> necessário algo com pl/Python [2] onde uso numpy [3] e as vezes
> pandas [4].
>
> Um exemplo em que uso é na analise estatística das coletas de dados sobre
> os objetos do banco, em que armazeno os dados em tabelas para
> consultá-las depois, de modo que consigo observar alguns comportamentos
> sem mesmo ter que criar um gráfico para isto.
>
> A vantagem é o gerenciamento da memória durante o processamento, que no
> banco ocorre no lado, erh... do banco :D, ou seja, na memória dele,
> permitindo processar algumas dezenas de gigas, coisa que num PC ou
> Laptop pode não ser viável já que é padrão você ter que carregar todos
> os dados para a memoria antes de processar, levando você a ter que
> trabalhar com DataFrames complexos e libs especificas da linguagem
> escolhida para compensar.
>
>
> [1] https://www.postgresql.org/docs/current/static/functions-
> aggregate.html#FUNCTIONS-AGGREGATE-STATISTICS-TABLE
> [2] https://www.postgresql.org/docs/current/static/plpython.html
> [3] http://www.numpy.org
> [4] http://pandas.pydata.org
>
>
> Att.
> --
> Dickson S. Guedes
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