Métodos de mineração de dados (data mining) como suporte à tomada de decisão.

• Autor(a) principal: Itamar Costa Carvalho
• Data de Publicação: 2002
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2554
• topic: Mineração de dados; Análise envoltória de dados; Tomada de decisões; Algoritmos; Programação linear; Pesquisa operacional; Administração; Matemática

Neste trabalho efetua-se uma análise dos algoritmos de Data Mining através de estudos de caso. Esses estudos de caso envolvem desde a simples utilização das informações dos algoritmos, como suporte à tomada de decisão na construção de modelos de análise de desempenho, até a construção de modelos com os próprios algoritmos. Os estudos de caso são dedicados a uma análise de aplicação e desempenho de algoritmos específicos. No primeiro estudo, que se refere à Previsão de Solvência de Empresas, são aplicados os algoritmos de Árvore de Classificação. No problema de Procedimentos em Saúde Pública são utilizados os algoritmos de Regras de Associação e as técnicas de Visualização de Dados. No estudo de caso de Predição do Comportamento de Ações aplicam-se os algoritmos de Árvore de Regressão. No estudo de caso principal são utilizados todos os algoritmos e técnicas apresentadas neste trabalho. Trata-se da construção de um modelo de eficiência através da metodologia DEA - Data Envelopment Analysis. Os algoritmos de Data Mining são utilizados como suporte nas diversas escolhas ocorridas durante a construção dos modelos.Em todos os problemas analisados, os resultados obtidos mostram a utilidade dos algoritmos de Data Mining.