Pcamix viewer: uma ferramenta visual para interpretação de base de dados mista

• Autor(a) principal: Macedo, Rômulo Lacana de Laia
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Nanclarez, Rubens Gonzaga
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/30927
• topic: Gerenciamento de dados; Base de dados; Processamento de dados (Computação)

Atualmente, vive-se em um momento culminante na era da informação. O volume e o acesso aos dados tomam proporções incalculáveis, e este momento clama por profissionais e tecnologias que atendam a demandas imprevisíveis e constantemente mutáveis. Em paralelo ao crescimento do volume de dados, a complexidade destes acompanham o mesmo ritmo de crescimento acelerado, onde muitas vezes os dados disponíveis não são padronizados ou misturam tipos de valores diversos, obrigando o cientista a lidar tipos de dados numéricos e textuais concomitantemente. Nesse cenário, a importância do cientista de dados é crescente, onde se destacam aqueles que são aptos a produzir mais e melhores informações em menor tempo, pois a capacidade competitiva nessa era é inerente à capacidade de tomada de decisões em curto prazo, tomadas essas que exigem informações objetivas e assertivas. É neste cenário que os estudiosos da ciência de dados se debruçam, projetando soluções ótimas para problemas, muitas vezes, ainda desconhecidos. Por ter se mostrado uma opção eficiente para o tratamento de grandes volumes de dados, principalmente pela sua flexibilidade de tratar dados de tipos numéricos e categóricos simultaneamente, e também pela sua capacidade de reduzir consideravelmente o volume das dimensões analisadas, o PCAmix foi escolhido para esse trabalho. Para o analista, o PCAmix fornece uma ferramenta gráfica que representa o comportamento da base de dados em uma plotagem de espaço-dimensões, onde as distâncias dos pontos nesse espaço representarão a correlação dos atributos e transições estudados. Neste trabalho, será utilizada a biblioteca PCAmix da linguagem R aplicada sobre três bases de dados