Um estudo sobre Publicações Relacionadas a Mineração de Dados

Autores

  • Carlos Alves de Souza Junior
  • Humberto F. Villela

Resumo

A grande quantidade de dados acumulados nos bancos de dados informatizados das organizações pode esconder conhecimentos valiosos e úteis para a tomada de decisão. A mineração de dados é uma das técnicas adotadas para identificar estes padrões. O objetivo do trabalho é identificar o uso de algoritmos, softwares e linguagens aplicadas à mineração de dados. A metodologia utilizada foi através da revisão sistemática da literatura. Foram utilizados dissertações de mestrado, teses de doutorado e feitas pesquisas bibliográficas nas bases: biblioteca digital USP, Biblioteca digital UFMG e Sistema PUC MINAS, nas áreas: saúde, educação, vendas, agro economia, cooperativa de crédito, ciência da computação e bioinformática.

Referências

ALVES, Caroline Lourenço. Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração

de dados e redes complexas.2019. 137 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Ciência

da Computação e Matemática Computacional, Instituto de Ciências Matemáticas e de

Computação, São Carlos, 2019.

ALVES, Ricardo Brito. REDUÇÃO DA INFLUÊNCIA DE CONFUNDIDORES EM

MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA. 2018. 78 f. Dissertação

(Mestrado) - Curso de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, PontifÍcia Universidade

CatÓlica de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2018.

ANGHINONI, Leandro. Classificação e previsão de séries temporais através de redes

complexas. 2018. 87 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Computação Aplicada,

Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2018.

ANJOS, Francisco de Assis Rodrigues dos. Seleção de grupos a partir de

hierarquias: uma modelagem baseada em grafos. 2018. 86 f. Dissertação (Mestrado) -

Curso de Ciência de Computação e Matemática Computacional, Universidade de São

Paulo, São Carlos, 2018.

BASTOS JÚNIOR, José Luiz Gonçalves. MINERAÇÃO EM REPOSITÓRIOS DE

PROCESSOS DE SOFTWARE PARA IDENTIFICAÇÃO DE BENEFÍCIOS

DE ABORDAGENS DISTINTAS DE CONSTRUÇÃO. 2016. 133 f. Dissertação

(Mestrado) - Curso de Pós Graduação, Universidade Católica de Minas Gerais, Belo

Horizonte, 2016.

BARROS, R. C.; CARVALHO, A. C. de; FREITAS, A. A. Automatic design of

decision-tree induction algorithms. [S.1]: Springer, 2015. Citado na página 53.

BRANQUINHO, LucÉlia Pinto. MODELO PARA SUPORTE À DESCOBERTA DE

CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS (KDD): APLICAÇÃO EM

ESTRATÉGIAS NO MERCADO DE MEDICINA DIAGNÓSTICA. 2015. 122 f.

Dissertação (Mestrado) - Curso de Ciência da Informação, Universidade Federal de

Minas Gerais, Belo Horizonte, 2015.

CARVALHO, Luís A. V. de. DATAMINING: A Mineração de Dados no Marketing,

Medicina, Economia, Engenharia e Administração. 2a Edição. São Paulo-SP:

Érica, 2002.

CORREA, Fernando Elias. Modelo integrado de mineração de dados para análise de

séries temporais de preços de indicadores agroeconômicos. 2015. 99 f. Tese

(Doutorado) - Curso de Sistemas Digitais, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015.

FERRETI, Yuri. Ferramenta Computacional para Análise Integrada de Dados

Clínicos e Biomoleculares. 2015. 60 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de

Bioinformática, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2015.

FONSECA, S. O. Utilização de modelos de classificação para mineração de dados

relacionados à aprendizagem de matemática e ao perfil de professores do ensino

fundamental. 2014. 121 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) –

Instituto Politécnico, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2014.

GONZALES, José Artur Quilici; ZAMPIROLLI, Francisco de Assis. Sistemas

inteligentes e mineração de dados. São Paulo: Triunfal Gráfica e Editora, 2014.

GOLDSCHMIDT, R., & Passos, E. (2005). Data mining: Um guia prático. Rio de Janeiro:

Elsevier.

GREGORY, Guilherme; PRETTO, Fabrício. MINERAÇÃO DE DADOS PARA

DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM DADOS DE PROMOÇÃO À

SAÚDE. Revista Destaques Acadêmicos, [s.l.], v. 8, n. 4, p.51-65, 29 dez. 2016.

Editora Univates. http://dx.doi.org/10.22410/issn.2176-3070.v8i4a2016.1234.

HAN, J.; KAMBER, M. Datamining: concepts and techniques. 2006.

QUONIAM, L. INTELIGÊNCIA OBTIDA PELA APLICAÇÃO DE DATA

MINING EM BASE DE TESES FRANCESAS SOBRE O BRASIL. Ciência da

Informação, Brasília, v.30, n.2, maio/ago. 2001.Disponível em: . Acesso em: 24 mar.

REZENDE, Solange Oliveira. Sistemas inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri:

Manole Ltda, 2005.

RODRIGUES, Marcos Wander. MINERAÇÃO DE DADOS

EDUCACIONAIS: CENÁRIO DE DUAS DÉCADAS. 2016. 177 f. Dissertação

(Mestrado) - Curso de Pós-graduação em Informática, Pontifícia Universidade

CatÓlica de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2016.

SOUSA, Marcos de Moraes; FIGUEIREDO, Reginaldo Santana. CREDIT ANALYSIS

USING DATA MINING: APPLICATION IN THE CASE OF A CREDIT

UNION. Journal Of Information Systems And Technology Management, [s.l.], v. 11,

n. 2, p.379-396, 21 ago. 2014. TECSI. http://dx.doi.org/10.4301/s1807-

WITTEN, I. H. et al. Data Mining: Practical machine learning tools and techniques.

[S.l.]: Morgan Kaufmann, 2016.

Downloads

Publicado

24/09/19

Edição

Seção

Artigos Curso Ciência da Computação