| dc.contributor | Crispim Vasconcelos, Germano | |
| dc.creator | Maria Rocha de Holanda Vasconcelos, Denise | |
| dc.date | 2014-06-12T16:01:08Z | |
| dc.date | 2014-06-12T16:01:08Z | |
| dc.date | 2005 | |
| dc.identifier | Maria Rocha de Holanda Vasconcelos, Denise; Crispim Vasconcelos, Germano. Métodos de visualização de informações na descoberta de conhecimento em bases de dados. 2005. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2005. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2781 | |
| dc.description | A descoberta de conhecimento em bases de dados (Knowledge Discovery in
Databases KDD) visa a apoiar os processos de tomada de decisão através da extração
automática de conhecimento oculto, útil e estratégico, em grandes bases de dados. Este
conhecimento precisa ser analisado e facilmente entendido por usuários e gestores para
que se torne realmente relevante nas operações cotidianas ou em planejamento de ações
no contexto do problema analisado. O conhecimento descoberto pode ser apresentado de
diversas formas. Entretanto, estas formas muitas vezes não são compreendidas pelo
usuário ou não permitem análises detalhadas e validações de novas hipóteses.
Para auxiliar a interpretação de resultados obtidos na mineração de dados, técnicas
gráficas de Visualização de Informações têm contribuído significativamente para a
representação inteligente de grandes volumes de dados, para a aplicação de técnicas
estatísticas na análise de dados e para a manipulação visual dos dados. À aplicação dessas
técnicas sobre o processo de KDD dá-se o nome de Visual Data Mining.
Os principais objetivos deste trabalho são a investigação de técnicas de Visualização
de Informações aplicadas no processo de KDD, o desenvolvimento de uma ferramenta de
software que tenha foco principal em Visual Data Mining, com a proposição e
implementação de técnicas e métodos que melhor se adaptem à interpretação de resultados
minerados, e a realização de um estudo de caso com um problema em larga escala para
validação da ferramenta desenvolvida.
A ferramenta desenvolvida, denominada VisualDATAMINER , atua sobre a interpretação
de regras de indução, permite a integração com ferramentas de mineração de dados,
possibilita a visualização dos resultados de mineração de dados em diversas visões e a
interação com estas visualizações através de métodos de interação. Desenvolvida na
linguagem Java, a VisualDATAMINER apresenta todos os benefícios do paradigma de orientação
a objetos como re-usabilidade, manutenibilidade e encapsulamento.
A investigação experimental realizada usando uma base de dados com um grande
volume de dados, no domínio de análise de crédito ao consumidor, mostrou o refinamento
do conhecimento descoberto através da aplicação das técnicas de visualização de
informações e dos métodos de interação propostos na ferramenta, atestando a eficácia e a
eficiência da ferramenta desenvolvida | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.subject | Visual Data
Mining | |
| dc.subject | Visualização de informações | |
| dc.subject | Mineração de dados | |
| dc.title | Métodos de visualização de informações na descoberta de conhecimento em bases de dados | |
| dc.type | masterThesis | |
