Mineração e visualização de coleções de séries temporais

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Alencar, Aretha Barbosa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Data mining; Information visualization; Mineração de dados; Séries temporais; Time series; Visualização de informação
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17012008-103928/

A análise de séries temporais gera muitos desafios para profisionais em um grande número de domínios. Várias soluções de visualização integrada com algoritmos de mineração já foram propostas para tarefas exploratórias em coleções de séries temporais. À medida que o conjunto de dados cresce, estas soluções falham em promover uma boa associação entre séries temporais similares. Neste trabalho, é apresentada uma ferramenta para a análise exploratória e mineração de conjuntos de séries temporais que adota uma representação visual baseada em medidas de dissimilaridade entre séries. Esta representação é criada usando técnicas rápidas de projeção, de forma que as séries temporais possam ser visualizadas em espaços bidimensionais. Vários tipos de atributos visuais e conexões no grafo resultante podem ser utilizados para suportar a exploração dessa representação. Também é possível aplicar algumas tarefas de mineração de dados, como a classificação, para apoiar a busca por padrões. As visualizações resultantes têm se mostrado muito úteis na identificação de grupos de séries com comportamentos similares, que são mapeadas para a mesma vizinhança no espaço bidimensional. Grupos visuais de elementos, assim como outliers, são facilmente identficáveis. A ferramenta é avaliada por meio de sua aplicação a vários conjuntos de séries. Um dos estudos de caso explora dados de vazões de usinas hidrelétricas no Brasil, uma aplicação estratégica para o planejamento energético.