Mineração de dados para descoberta de conhecimento na área de oncologia

• Autor(a) principal: Scheunemann, Fabrício
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10737/927
• topic: CET; Mineração de dados; Descoberta de conhecimento; Oncologia

No mercado competitivo da atualidade, as organizações buscam qualificar seu gerenciamento e tomada de decisão a partir da análise das informações. O simples fato de armazenar e recuperar esta informação já proporciona um grande benefício às organizações. Contudo, apenas resgatar a informação não propicia todas as vantagens possíveis. As técnicas de mineração de dados permitem que se explorem grandes conjuntos de dados a fim de estabelecer relações, associações e descobrir padrões úteis que tenham valor para a organização com o propósito de se entender o fenômeno gerador dos dados. O presente trabalho expõe os conceitos de metodologias, técnicas e algoritmos de mineração de dados como fundamento teórico, bem como a aplicação do algoritmo de classificação Árvore Aumentada do Naïve Bayes (TAN) com a descoberta não supervisionada. Utilizou-se a ferramenta de mineração de dados WEKA com o intuito de descobrir conhecimento útil da especialidade médica de oncologia na base de dados de uma Casa de Saúde.