Processo de mineração de dados orientado ao usuário final: o ambiente LAWSMiner

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: OLIVEIRA, Alexandre Ronald de Araujo
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA
Texto Completo: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3205
Resumo: The complexity of extracting knowledge from the immense amount of data currently generated creates the need and brings the opportunity to develop automated mechanisms to accelerate the knowledge discovery process, without forgetting the accuracy of the results and the increase in the productivity of analysts. The knowledge discovery process consists of several sequential, well-defined and related phases, from data selection, preprocessing, mining and evaluation, until the discovery step. This work presents a proposal for automation of the data mining stage, based on a theoretical review, requirements gathering, architecture and applications study. As a contribution, an end-user-oriented data mining environment was developed and made available in the cloud. This was positively evaluated by expert users and also used in teaching-learning and self-study scenarios of Data Science.
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Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2020.https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3205The complexity of extracting knowledge from the immense amount of data currently generated creates the need and brings the opportunity to develop automated mechanisms to accelerate the knowledge discovery process, without forgetting the accuracy of the results and the increase in the productivity of analysts. The knowledge discovery process consists of several sequential, well-defined and related phases, from data selection, preprocessing, mining and evaluation, until the discovery step. This work presents a proposal for automation of the data mining stage, based on a theoretical review, requirements gathering, architecture and applications study. As a contribution, an end-user-oriented data mining environment was developed and made available in the cloud. This was positively evaluated by expert users and also used in teaching-learning and self-study scenarios of Data Science.A complexidade de extrair conhecimento da imensa quantidade de dados gerados atualmente, cria a necessidade e traz a oportunidade de desenvolver mecanismos automatizados para acelerar o processo de descoberta de conhecimento, sem esquecer a precisão dos resultados e o incremento da produtividade dos analistas. O processo de descoberta de conhecimento é composto por várias fases sequenciais, bem definidas e relacionadas, desde a seleção de dados, pré-processamento, mineração e avaliação, até a descoberta de fato. Este trabalho apresenta uma proposta de automação da etapa de mineração de dados, com base em uma revisão teórica, levantamento de requisitos, estudo de arquiteturas e aplicações. Como contribuição, um ambiente de mineração de dados orientado ao usuário final foi desenvolvido e disponibilizado em nuvem. Este foi avaliado positivamente por usuários especialistas e também empregado em cenários de ensino-aprendizagem e autoestudo de Ciência de Dados.Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2021-02-20T22:37:57Z No. of bitstreams: 1 AlexandreOliveira.pdf: 4617860 bytes, checksum: 9457db04ec4325331931187ce962143c (MD5)Made available in DSpace on 2021-02-20T22:37:57Z (GMT). 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