Análise de componentes principais em data warehouses

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Rossi, Rafael Germano
• 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: Análise bibliométrica; Bibliometric analysis; Data warehouse; Modelo multidimensional; Multidimensional model; PCA
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-07012018-182730/

A técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) tem como objetivo principal a descrição da variância e covariância entre um conjunto de variáveis. Essa técnica é utilizada para mitigar redundâncias no conjunto de variáveis e para redução de dimensionalidade em várias aplicações nas áreas científica, tecnológica e administrativa. Por outro lado, o modelo de dados multidimensionais é composto por relações de fato e dimensões (tabelas) que descrevem um evento usando métricas e a relação entre suas dimensões. No entanto, o volume de dados armazenados e a complexidade de suas dimensões geralmente envolvidas neste modelo, especialmente no ambiente de data warehouse, tornam a tarefa de interpretar a correlação entre dimensões muito difícil e às vezes impraticável. Neste trabalho, propomos o desenvolvimento de uma Interface de Programação de Aplicação (API) para a aplicação da PCA no modelo de dados multidimensionais para facilitar a tarefa de caracterização e redução de dimensionalidade, integrando essa técnica com ambientes de Data Warehouses. Para verificar a eficácia desta API, um estudo de caso foi realizado utilizando dados de produção científica e suas citações obtidas das Plataformas Lattes, Web of Science, Google Scholar e Scopus, fornecidas pela Superintendência de Tecnologia da Informação da Universidade de São Paulo.