Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2008 |
| Autor(a) principal: |
CARGNIN, Daniela |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1559
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Resumo: |
Os avanços tecnológicos têm aumentado drasticamente a magnitude dos dados armazenados em diversos domínios de aplicação. Esta abundância de dados tem excedido a capacidade de análise humana. Como conseqüência, algumas informações valiosas escondidas nestes grandes volumes de dados não são descobertas. Este cenário impulsionou a criação de várias técnicas capazes de extrair conhecimento de grandes volumes de dados. Algumas dessas técnicas são resultantes do emergente campo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). O processo de KDD é composto de várias etapas. A etapa de preparação dos dados consome de 50% a 90% do tempo e esforço necessário para a realização de todo o processo. Quanto mais completa e consistente for a preparação, melhor será o resultado da mineração de dados. Uma forma de garantir a completude e a consistência dos dados é utilizar uma metodologia que aborde detalhadamente todas as atividades relacionadas à preparação dos dados. Muitas metodologias foram propostas para o desenvolvimento de projetos de KDD. Apesar da maioria citar o processo de preparação dos dados, poucas metodologias específicas para montagem de visão de dados têm sido propostas. Diante deste cenário, esta dissertação tem como objetivos investigar as metodologias para o desenvolvimento de projetos de KDD, enfatizando os aspectos relacionados à preparação dos dados, e como resultado da investigação, propor uma metodologia para montagem de visões em bases de dados dirigidas a problemas de Mineração de Dados. Esta metodologia engloba, de forma detalhada, todo processo de preparação dos dados, desde o entendimento do problema até a geração da base. A viabilidade prática da metodologia proposta, DMBuilding, é demonstrada através da realização de um estudo de caso que utiliza uma base de dados de um problema real de larga escala no domínio da análise de risco crédito. Os resultados ilustram os benefícios da metodologia, comprovando sua relevância para a montagem de visão em bases de dados |
