Publicação
Sistematização do processo de mineração e análise de dados aplicado ao setor público
| Resumo: | A Mineração de Dados é o processo de identificar padrões, regras, correlações e anomalias em conjuntos de dados para extrair conhecimento e ajudar gestores na tomada de decisão, além de ser uma área multidisciplinar, incluindo tecnologias de armazenamento, técnicas de Inteligência Artificial, algoritmos de Aprendizado de Máquina e estratégias de Visualização Científica. Este trabalho teve por objetivo explorar uma metodologia de Mineração e Análise dos Dados, utilizando como estudo de caso informações oriundas do setor público. Para tanto, foi estruturada uma base de dados com dados consolidados e então diversas técnicas de Mineração de Dados foram aplicadas, seguindo a metodologia Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Além do resultado imediato de descobrir informações úteis e ainda desconhecidas, este trabalho procurou analisar ferramentas e algoritmos atualmente disponíveis, assim como refletir sobre como as informações mineradas podem ser retornadas de forma interativa para um gestor público. |
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| Autores principais: | Bruxel, Cândida Maria |
| Assunto: | CET Mineração de Dados Análise de Dados CRISP-DM Aprendizado de Máquina Visualização Científica Setor Público Data Mining Data analysis Machine Learning Scientific visualization Public sector |
| Ano: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | trabalho de fim de curso |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | A Mineração de Dados é o processo de identificar padrões, regras, correlações e anomalias em conjuntos de dados para extrair conhecimento e ajudar gestores na tomada de decisão, além de ser uma área multidisciplinar, incluindo tecnologias de armazenamento, técnicas de Inteligência Artificial, algoritmos de Aprendizado de Máquina e estratégias de Visualização Científica. Este trabalho teve por objetivo explorar uma metodologia de Mineração e Análise dos Dados, utilizando como estudo de caso informações oriundas do setor público. Para tanto, foi estruturada uma base de dados com dados consolidados e então diversas técnicas de Mineração de Dados foram aplicadas, seguindo a metodologia Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Além do resultado imediato de descobrir informações úteis e ainda desconhecidas, este trabalho procurou analisar ferramentas e algoritmos atualmente disponíveis, assim como refletir sobre como as informações mineradas podem ser retornadas de forma interativa para um gestor público. |
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Atividades financiadas
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