Processos De Data Mining Para A Formação De Conjuntos

Daniel Luis Sechi, William F. Marx, Mauricio Sperandio

Resumo


Introdução: Este trabalho visa introduzir alguns conceitos de Data Mining, a fim de retirar informações e compreender a estrutura de uma base de dados, para assim fornecer um resultado satisfatório e de fácil visualização para o usuário. Para isso será utilizada uma tecnologia de mapas auto-organizáveis, gerados a partir do programa MATLAB, para analisar as características básicas e relevantes da tabela do campeonato brasileiro 2008. Sabendo que a mineração de dados é uma metodologia a qual visa identificar padrões semelhantes, ou seja, a partir de um banco de informações é executado o algoritmo, o qual é responsável pela organização e classificação dos grupos. Material e Métodos: Foi utilizado como método o algoritmo dos mapas auto-organizáveis, denominadoSOM, executado no programa MATLAB. A realização de tal procedimento foi elaborado a partir de um banco de dados, da tabela do campeonato brasileiro 2008, tais como, gols feitos em casa/fora, gols sofridos em casa/fora, número de vitórias, empates e derrotas. Resultados e Discussão: A partir da execução do programa, pode-se observar através da visualização gráfica deste a dispersão dos dados em uma forma bidimensional (mapa). Ou seja, times com características semelhantes, tais como São Paulo (campeão) e Grêmio (vice), apareceram no mesmo grupo, devido ao fato de ambos possuírem uma equivalência nos dados utilizados. Por outro lado, o time do Flamengo, maior pontuador em Gols feitos em casa/fora, apareceu no terceiro conjunto/lugar na visualização gráfica do programa SOM, e que na tabela do campeonato brasileiro 2008 se encontra na 5a posição. Esse tipo de disparidade mostra o quanto tal dado é importante para a classificação dos conjuntos. Conclusões: Os processos de Data Mining podem ser utilizados em diversas áreas, proporcionando assim, uma melhor aquisição e compreensão dos resultados obtidos. Atualmente tais procedimentos são vistos em pesquisas como na medicina, engenharia e entre diversos dados geográficos e estatísticos do nosso dia a dia. O estudo e a relevância deste tipo de conhecimento, a partir da tabela do campeonato brasileiro 2008, proporcionaram uma melhor ênfase no método utilizado, para assim ser aplicado aos estudos de engenharia elétrica. Orgão de Fomento: CNPq e AES SUL

Palavras-chave


Data Mining, Mapas Auto-organizáveis, Conjuntos

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