Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Isaac José de Oliveira
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42844
Resumo: Com a grande quantidade de dados produzida, diariamente, por instituições, organizações, redes sociais, entre outros; a capacidade humana de análise está se tornando ineficiente. Nos últimos anos, o processo de transformar dados em informações úteis se faz com o uso de recursos tecnológicos. Diante disso, a Mineração de Dados tem sido um dos principais meios para a extração de informações implícitas provenientes de bases de dados. Assim, o presente trabalho tem como objetivo a busca por padrões de acidentes de trânsito nas rodovias federais do estado do Rio Grande do Norte, utilizando a Mineração de Dados. Para a identificação dos padrões, serão utilizados a ferramenta WEKA, a tarefa de Associação de Dados, a técnica Regras de Associação e o algoritmo Apriori. Os dados utilizados, provenientes da base de dados abertos da PRF, foram os referentes às rodovias federais do estado do RN, do período de janeiro de 2017 até dezembro de 2019. Os resultados apontam que nos quilômetros entre 74 e 110 há maior probabilidade de haver acidentes no município de Natal-RN e, nos quilômetros entre 37 e 73, no município de Mossoró-RN.
id UFRN_233efb0724ecd444b55fd359942d08ae
oai_identifier_str oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/42844
network_acronym_str UFRN
network_name_str Repositório Institucional da UFRN
repository_id_str
spelling Santos, Isaac José de OliveiraAndrade, Adrianne Paula Vieira deHékis, Hélio RobertoSilva, Huliane Medeiros daRabelo, Humberto2021-04-22T19:42:14Z2021-10-05T15:38:35Z2021-04-22T19:42:14Z2021-10-05T15:38:35Z2020-12-2120160115480Santos, Isaac José de Oliveira. Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN / Isaac Jose de Oliveira Santos. - Caicó, 2020. 58f.: il. color.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42844Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilBacharelado em Sistemas de InformaçãoAcidentes de trânsitoMineração de dadosRegras de AssociaçãoDados AbertosMineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RNinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCom a grande quantidade de dados produzida, diariamente, por instituições, organizações, redes sociais, entre outros; a capacidade humana de análise está se tornando ineficiente. Nos últimos anos, o processo de transformar dados em informações úteis se faz com o uso de recursos tecnológicos. Diante disso, a Mineração de Dados tem sido um dos principais meios para a extração de informações implícitas provenientes de bases de dados. Assim, o presente trabalho tem como objetivo a busca por padrões de acidentes de trânsito nas rodovias federais do estado do Rio Grande do Norte, utilizando a Mineração de Dados. Para a identificação dos padrões, serão utilizados a ferramenta WEKA, a tarefa de Associação de Dados, a técnica Regras de Associação e o algoritmo Apriori. Os dados utilizados, provenientes da base de dados abertos da PRF, foram os referentes às rodovias federais do estado do RN, do período de janeiro de 2017 até dezembro de 2019. Os resultados apontam que nos quilômetros entre 74 e 110 há maior probabilidade de haver acidentes no município de Natal-RN e, nos quilômetros entre 37 e 73, no município de Mossoró-RN.porreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALMineraçãodeDados_Santos_2020.pdfapplication/pdf1459362https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42844/1/Minera%c3%a7%c3%a3odeDados_Santos_2020.pdfbb9e6374ecacf51357efa2033fb5acedMD51LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42844/2/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD52TEXTMineraçãodeDados_Santos_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain84818https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42844/3/Minera%c3%a7%c3%a3odeDados_Santos_2020.pdf.txt3cd8b358264912b736f2336229a48f78MD53123456789/428442021-10-05 12:38:36.525oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-10-05T15:38:36Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
title Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
spellingShingle Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
Santos, Isaac José de Oliveira
Acidentes de trânsito
Mineração de dados
Regras de Associação
Dados Abertos
title_short Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
title_full Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
title_fullStr Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
title_full_unstemmed Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
title_sort Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN
author Santos, Isaac José de Oliveira
author_facet Santos, Isaac José de Oliveira
author_role author
dc.contributor.referees1.none.fl_str_mv Andrade, Adrianne Paula Vieira de
dc.contributor.referees2.none.fl_str_mv Hékis, Hélio Roberto
dc.contributor.referees3.none.fl_str_mv Silva, Huliane Medeiros da
dc.contributor.author.fl_str_mv Santos, Isaac José de Oliveira
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Rabelo, Humberto
contributor_str_mv Rabelo, Humberto
dc.subject.por.fl_str_mv Acidentes de trânsito
Mineração de dados
Regras de Associação
Dados Abertos
topic Acidentes de trânsito
Mineração de dados
Regras de Associação
Dados Abertos
description Com a grande quantidade de dados produzida, diariamente, por instituições, organizações, redes sociais, entre outros; a capacidade humana de análise está se tornando ineficiente. Nos últimos anos, o processo de transformar dados em informações úteis se faz com o uso de recursos tecnológicos. Diante disso, a Mineração de Dados tem sido um dos principais meios para a extração de informações implícitas provenientes de bases de dados. Assim, o presente trabalho tem como objetivo a busca por padrões de acidentes de trânsito nas rodovias federais do estado do Rio Grande do Norte, utilizando a Mineração de Dados. Para a identificação dos padrões, serão utilizados a ferramenta WEKA, a tarefa de Associação de Dados, a técnica Regras de Associação e o algoritmo Apriori. Os dados utilizados, provenientes da base de dados abertos da PRF, foram os referentes às rodovias federais do estado do RN, do período de janeiro de 2017 até dezembro de 2019. Os resultados apontam que nos quilômetros entre 74 e 110 há maior probabilidade de haver acidentes no município de Natal-RN e, nos quilômetros entre 37 e 73, no município de Mossoró-RN.
publishDate 2020
dc.date.issued.fl_str_mv 2020-12-21
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-04-22T19:42:14Z
2021-10-05T15:38:35Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-04-22T19:42:14Z
2021-10-05T15:38:35Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.pt_BR.fl_str_mv 20160115480
dc.identifier.citation.fl_str_mv Santos, Isaac José de Oliveira. Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN / Isaac Jose de Oliveira Santos. - Caicó, 2020. 58f.: il. color.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42844
identifier_str_mv 20160115480
Santos, Isaac José de Oliveira. Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN / Isaac Jose de Oliveira Santos. - Caicó, 2020. 58f.: il. color.
url https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42844
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRN
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Bacharelado em Sistemas de Informação
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRN
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron_str UFRN
institution UFRN
reponame_str Repositório Institucional da UFRN
collection Repositório Institucional da UFRN
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42844/1/Minera%c3%a7%c3%a3odeDados_Santos_2020.pdf
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42844/2/license.txt
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42844/3/Minera%c3%a7%c3%a3odeDados_Santos_2020.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv bb9e6374ecacf51357efa2033fb5aced
7278bab9c5c886812fa7d225dc807888
3cd8b358264912b736f2336229a48f78
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1802117877511225344

Registros relacionados