Utilização de técnicas de mineração de dados na análise das informações de uma universidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Herdt, Rudiney Marcos
Data de Publicação: 2001
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81941
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
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spelling Utilização de técnicas de mineração de dados na análise das informações de uma universidadeEngenharia de produçãoUniversidades e faculdadesAutomaçãoMineração de dados (Computação)Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.Uma realidade que está cada vez mais presente em todas as organizações é a necessidade na busca por informações. As técnicas de mineração de dados são apresentadas como revolucionárias porque geram suas próprias hipóteses e garantem informações com maior rapidez. O principal objetivo da mineração de dados é encontrar padrões de comportamento em um grande volume de dados. A mineração de dados é uma das etapas no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados KDD. As principais etapas no processo de KDD são: definição de metas, seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. O data warehouse não é obrigatório, mas é de grande importância para uma mineração de dados eficiente. A mineração de dados pode ser utilizada na aplicação de várias técnicas. As principais são: clusterização, classificação e regras de associação. A Universidade do Sul de Santa Catarina (Unisul) possui um processo permanente de avaliação, denominado Avaliação Institucional, que é feito através de uma pesquisa com 65 questões, que são aplicadas aos alunos anualmente. Assim, o presente trabalho busca encontrar algum padrão de comportamento nos dados resultantes desta pesquisa. Foram utilizadas para análise uma ferramenta estatística e duas técnicas de mineração de dados: clusterização e regras de associação. Este trabalho procura utilizar os recursos de cada uma dessas técnicas para encontrar conhecimentos úteis na tomada de decisão bem como fazer uma comparação entre elas.Florianópolis, SCMorales, Aran Bey TcholakianUniversidade Federal de Santa CatarinaHerdt, Rudiney Marcos2012-10-19T09:33:19Z2012-10-19T09:33:19Z20012001info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisx, 82 f.| grafs., tabs.application/pdf205272http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81941porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-09-25T19:59:09Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/81941Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732014-09-25T19:59:09Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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