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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/3799
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFavaro, Francisco Valdevino Fernandes-
dc.date.accessioned2018-03-20T00:03:38Z-
dc.date.available2016-06-21-
dc.date.available2018-03-20T00:03:38Z-
dc.date.issued2015-06-10-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/3799-
dc.description.abstractWe live in a world where information is produced faster than they can be analyzed. The set of information can be considered a treasure, although used by the organization, but usually this information is being written and unused. In this context, the Knowledge Discovery in Databases or knowledge discovery in databases arises, which performs the analysis of information in databases in order to discover hidden knowledge. KDD has a series of steps and tools that support the entire process, from choosing the bank at the time of the discovery of knowledge and interpretation of results. Linking the databases of organizations, we can see that a large volume of data is produced by the government, but much of their analyzes do not become public, and these total interest of the population. Thus, this work aims at applying the KDD technique, focusing especially on data mining process, in order to discover possible association rules in a database of Consumidor.gov.br site complaints in Paraíba, seeking to evaluate their efficiency as service and support delivery tool in the problem-solving process.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Ana Beatriz de Oliveira Silva (beatrizoliveira@cca.ufpb.br) on 2018-03-20T00:03:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) FVFF21062016.pdf: 1416341 bytes, checksum: c409e418157ac804611b701cde644b30 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-03-20T00:03:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) FVFF21062016.pdf: 1416341 bytes, checksum: c409e418157ac804611b701cde644b30 (MD5) Previous issue date: 2015-06-10en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.subjectKDDpt_BR
dc.subjectData Miningpt_BR
dc.subjectDescoberta do conhecimentopt_BR
dc.subjectRegras de Associaçãopt_BR
dc.subjectDiscovery Knowledgept_BR
dc.subjectAssociation Rulespt_BR
dc.titleDescoberta do conhecimento: a utilização de data mining para análise de reclamações do site consumidor.org no Estado da Paraíbapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Clericuzi, Adriana Zenaide-
dc.description.resumoVivemos em um mundo onde as informações são produzidas mais rápido do que podem ser analisadas. O conjunto de informações pode ser considerado um tesouro, se bem usado pela organização, mas normalmente, essas informações estão sendo escritas e não utilizadas. Neste contexto, surge o Knowledge Discovery in Databases ou descoberta do conhecimento em bases de dados, que realiza a análise de informações em bancos de dados com o intuito de descobrir conhecimentos ocultos. O KDD conta com uma série de etapas e ferramentas, que suportam todo o processo, desde a escolha do banco ao momento do descobrimento do conhecimento e interpretação dos resultados. Relacionando os bancos de dados das organizações, podemos observar que um grande volume de dados é produzido pelo governo, mas boa parte de suas análises não tornam-se públicas, sendo essas de total interesse da população. Sendo assim, esse trabalho objetiva aplicar a técnica de KDD, focando especialmente no processo de Data Mining, com o intuito de descobrir possíveis regras de associação em um banco de dados de reclamações do site Consumidor.gov.br na Paraíba, buscando avaliar sua eficiência como ferramenta de prestação de serviço e auxílio no processo de resolução de problemas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCiências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
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