Análise explorátoria de dados sócio-econômicos de vestibulandos: o caso da Unipar de Toledo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Michel, Pablo Anaxágoras
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83690
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaMichel, Pablo AnaxágorasLopez Vaca, Oscar Ciro2012-10-20T02:25:29Z2012-10-20T02:25:29Z20022002185254http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83690Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.Ao longo dos anos, as mais variadas organizações acumularam milhares de informações que ajudaram as empresas a evoluir e conquistar mercado, permitindo que os administradores, baseados nelas, de diferentes formas, tomassem decisões. Novas e avançadas ferramentas automatizadas de apoio a decisão têm sido desenvolvidas para auxiliar o administrador a decidir os rumos de seu negócio, possibilitando descobrir, no meio da massa de dados, aquilo que realmente interessa. Data mining ou mineração de dados é o processo de extração de informação de grandes bancos de dados. Este processo pode ser visto como uma nova disciplina na interface da estatística, do aprendizado de máquina, do reconhecimento de padrão e da tecnologia de bancos de dados. O objetivo desse trabalho é propor um modelo utilizando a metodologia do data mining e aplicar as técnicas mais conhecidas (Associação e Agrupamento), na base de dados dos inscritos no vestibular de uma instituição de ensino superior, visando obter um conhecimento aprofundado e informações desconhecidas sobre os candidatos. Os dados analisados são provenientes da ficha sócio-econômica e, para se executar todas as três técnicas citadas, necessitou-se aplicar previamente rotinas de limpeza, removendo dados ausentes (em branco) e convertendo em um valor padrão dados sujos (não pertencentes aos limites válidos). A apresentação dos resultados obtidos sugerirá alguns passos ou ações a serem tomadas no intuito de melhorar a qualidade do ensino superior e a satisfação dos alunos.145 f.| il., tabs., grafs.porFlorianópolis, SCEngenharia de produçãoUniversidades e faculdadesData miningVestibulandosAspectos sociaisAnálise explorátoria de dados sócio-econômicos de vestibulandos: o caso da Unipar de Toledoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPEPS2223-D.pdfPEPS2223-D.pdfapplication/pdf4469253https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/83690/1/PEPS2223-D.pdfb97110222331e4b7bb953e24b6b38617MD51123456789/836902012-10-19 23:25:29.828oai:repositorio.ufsc.br:123456789/83690Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732012-10-20T02:25:29Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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