MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferrari Bravin, Guilherme
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Lee, Luciana, Rissino, Silvia das Dores
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Brazilian Journal of Production Engineering
Texto Completo: https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361
Resumo: Este trabalho aplica o processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) no conjunto de dados abertos do ENEM por escola no ano de 2015, com o objetivo de encontrar relações entre os indicadores contextuais presentes na base de dados e as notas médias nas diferentes áreas de conhecimento avaliadas pelo exame. No pré-processamento os dados são adequados e filtrados, com o Microsoft Excel e o software R, para serem utilizados na etapa seguinte. Na fase de mineração de dados utiliza-se o software R para a aplicação de algoritmos de classificação e de regressão linear.Os resultados obtidos através das técnicas de mineração de dados são transformados em conhecimento útil e apresentado através de gráficos. A regressão linear indica uma grande eficiência na previsão da nota de língua portuguesa, mostrando forte influência dos indicadores contextuais para sua determinação.
id UFES-11_56a2e638babb66816e54aaabdf7f19d1
oai_identifier_str oai:periodicos.ufes.br:article/27361
network_acronym_str UFES-11
network_name_str Brazilian Journal of Production Engineering
repository_id_str
spelling MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015Este trabalho aplica o processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) no conjunto de dados abertos do ENEM por escola no ano de 2015, com o objetivo de encontrar relações entre os indicadores contextuais presentes na base de dados e as notas médias nas diferentes áreas de conhecimento avaliadas pelo exame. No pré-processamento os dados são adequados e filtrados, com o Microsoft Excel e o software R, para serem utilizados na etapa seguinte. Na fase de mineração de dados utiliza-se o software R para a aplicação de algoritmos de classificação e de regressão linear.Os resultados obtidos através das técnicas de mineração de dados são transformados em conhecimento útil e apresentado através de gráficos. A regressão linear indica uma grande eficiência na previsão da nota de língua portuguesa, mostrando forte influência dos indicadores contextuais para sua determinação.Universidade Federal do Espírito Santo - UFES2019-09-19info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAnálise de Dadosapplication/pdftext/htmlhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 5 No. 4 (2019): Número Regular (Setembro) ; 186-201Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 5 Núm. 4 (2019): Número Regular (Setembro) ; 186-201Brazilian Journal of Production Engineering; v. 5 n. 4 (2019): Número Regular (Setembro) ; 186-2012447-5580reponame:Brazilian Journal of Production Engineeringinstname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESporhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361/18594https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361/19605Copyright (c) 2019 Brazilian Journal of Production Engineering - BJPEhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessFerrari Bravin, GuilhermeLee, LucianaRissino, Silvia das Dores2023-01-08T16:34:22Zoai:periodicos.ufes.br:article/27361Revistahttps://periodicos.ufes.br/bjpePUBhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/oairodrigo.r.freitas@ufes.br2447-55802447-5580opendoar:2023-01-13T10:36:22.225796Brazilian Journal of Production Engineering - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
dc.title.none.fl_str_mv MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
title MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
spellingShingle MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
Ferrari Bravin, Guilherme
title_short MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
title_full MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
title_fullStr MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
title_full_unstemmed MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
title_sort MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS NA BASE DE DADOS DO ENEM 2015
author Ferrari Bravin, Guilherme
author_facet Ferrari Bravin, Guilherme
Lee, Luciana
Rissino, Silvia das Dores
author_role author
author2 Lee, Luciana
Rissino, Silvia das Dores
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Ferrari Bravin, Guilherme
Lee, Luciana
Rissino, Silvia das Dores
description Este trabalho aplica o processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) no conjunto de dados abertos do ENEM por escola no ano de 2015, com o objetivo de encontrar relações entre os indicadores contextuais presentes na base de dados e as notas médias nas diferentes áreas de conhecimento avaliadas pelo exame. No pré-processamento os dados são adequados e filtrados, com o Microsoft Excel e o software R, para serem utilizados na etapa seguinte. Na fase de mineração de dados utiliza-se o software R para a aplicação de algoritmos de classificação e de regressão linear.Os resultados obtidos através das técnicas de mineração de dados são transformados em conhecimento útil e apresentado através de gráficos. A regressão linear indica uma grande eficiência na previsão da nota de língua portuguesa, mostrando forte influência dos indicadores contextuais para sua determinação.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-09-19
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Análise de Dados
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361
url https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361/18594
https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/27361/19605
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2019 Brazilian Journal of Production Engineering - BJPE
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2019 Brazilian Journal of Production Engineering - BJPE
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
dc.source.none.fl_str_mv Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 5 No. 4 (2019): Número Regular (Setembro) ; 186-201
Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 5 Núm. 4 (2019): Número Regular (Setembro) ; 186-201
Brazilian Journal of Production Engineering; v. 5 n. 4 (2019): Número Regular (Setembro) ; 186-201
2447-5580
reponame:Brazilian Journal of Production Engineering
instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron:UFES
instname_str Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron_str UFES
institution UFES
reponame_str Brazilian Journal of Production Engineering
collection Brazilian Journal of Production Engineering
repository.name.fl_str_mv Brazilian Journal of Production Engineering - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
repository.mail.fl_str_mv rodrigo.r.freitas@ufes.br
_version_ 1797047320139792384

Registros relacionados