Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Estivalet, Verônica Louroza
Orientador(a): Alvares, Luis Otavio Campos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/6140
Resumo: A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.