Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
Maia, Gustavo Bianchi |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20230727-113259/
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Resumo: |
Após o aparecimento dos bancos Analíticos e dos modelos Multidimensionais, que enfatizam o armazenamento sumarizado de uma informação consolidada, as empresas ganharam uma poderosa ferramenta de análise, porém tais sistemas ainda não foram capazes de extrair conhecimento, ou seja, gerar informações potencialmente úteis sem a necessidade de uma hipótese inicial por parte do usuário. Dentre as inúmeras formas de análise, uma que tem se provado muito rica, por estar presente em quase todo tipo de sistema, é a análise temporal, ou seja, a busca de padrões em um banco de dados baseados em uma série temporal. Desta forma ciclos ou eventos que se repetem no tempo são identificados, medidos e analisados, ajudando os sistemas a não somente entender o passado (histórico da informação), como predizer o futuro ( análises de estimativas ). Este trabalho apresenta uma ferramenta de domínio público para a integração de softwares de visualização de séries temporais e modelos multidimensionais, para prover não apenas a apresentação dos resultados de maneira mais clara e concisa, mas ainda utilizar todo o poder de análise de um ambiente analítico e da riqueza da informação adquirida pela análise temporal. |
