Overview

Atualmente com o grande avanco da tecnologia de coleta e armazenamento de informacoes, concomitantemente com o avanco dos recursos computacionais de processamento, as organizacoes acumulam vastas quantidades de dados. Diante do crescimento do volume de dados, identifica-se a necessidade de utilizar ferramentas e tecnologias que analisem base de dados, com o intuito de encontrar padroes e informacoes relevantes a novos conhecimentos. Com isso surgiu a area de pesquisa da Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) que consiste no processo de extracao de conhecimento a partir de uma grande base de dados. Data Mining, tambem conhecido como Mineracao de Dados e a principal etapa do processo KDD. A mineracao de dados e uma tecnologia que combina metodos tradicionais de analise de dados com algoritmos sofisticados para processamento de grandes volumes de dados. Com este contexto, este trabalho visa efetuar um estudo detalhado sobre o processo KDD atraves da analise de conceitos e tecnicas, e realizar aplicacoes praticas utilizando a ferramenta WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) sobre os dados de alunos com subsidio na base de dados do Nucleo de Assistencia Estudantil - NAE da Universidade Federal do Rio Grande - FURG dos anos de 2009, 2010 e 2011. Como resultado deste trabalho foi obtido conhecimento sobre a base de dados, e o algoritmo que sera executado sobre ela, bem como do processo de KDD e Data Mining. Alem disso, foi obtido um modelo de classificacao e extracao de regras tendo como parametro de resposta o comportamento do aluno com bom desempenho versus aluno com baixo desempenho, baseado em dados de anos anteriores.

Full Product Details

9781502557643

Table of Contents

Reviews

Author Information

Tab Content 6

Customer Reviews

Recent Reviews

Countries Available