Criação de um indicador de qualidade de dados para problemas de modelagem preditiva

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Ferreira, Marcos
• Orientador(a): Silva, Leandro Augusto da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: qualidade de dados; complexidade de dados; governança; pré-processamento; data profiling
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24486

Qualidade de dados é um tema relevante em tarefas de Mineração de Dados. Resultados errados podem ser obtidos quando se usa um conjunto de dados com qualidade pobre. Os padrões de governança adotados pela comunidade da prática em Mineração de Dados são genéricos e abstratos e, embora enfatizando a importância da tarefa de exploração do conjunto de dados, não fornecem um referencial de avaliação quantitativa de qualidade de um conjunto de dados. Nesse trabalho, propõe-se um indicador numérico para avaliação da qualidade de dados, usando as técnicas de estatística descritiva, avaliando a qualidade dos dados de uma maneira estruturada. Esse indicador avalia problemas no conjunto de dados, atribuindo notas ponderadas e gera uma média geral, indicando se ajustamentos devem ser efetuado antes de se prosseguir com as tarefas de mineração.