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Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do SulEstivalet, Verônica Louroza January 2003 (has links)
A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.
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A utilização de raciocínio baseado em casos para a análise de crédito e cobrançaIsolani, Marcelo Costa January 2002 (has links)
Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.
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Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do SulEstivalet, Verônica Louroza January 2003 (has links)
A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.
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A utilização de raciocínio baseado em casos para a análise de crédito e cobrançaIsolani, Marcelo Costa January 2002 (has links)
Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.
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Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do SulEstivalet, Verônica Louroza January 2003 (has links)
A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.
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A utilização de raciocínio baseado em casos para a análise de crédito e cobrançaIsolani, Marcelo Costa January 2002 (has links)
Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.
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[en] DATA MINING WITH ROUGH SETS TECHNIQUES / [pt] MINERAÇÃO DE DADOS COM TÉCNICAS DE ROUGH SETSDANTE JOSE ALEXANDRE CID 13 October 2005 (has links)
[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Rough Sets no
processo de descoberta de conhecimento em Bancos de
Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). O
objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho da técnica
de Rough Sets na tarefa de Classificação de Dados. A
Classificação é a tarefa da fase de Mineração de Dados
que consiste na descoberta de regras de decisão, ou
regras de inferência, que melhor representem um grupo de
registros do banco de dados. O trabalho consistiu de
cinco etapas principais: estudo sobre o processo de KDD;
estudo sobre as técnicas de Rough Sets aplicadas à
mineração de dados; análise de ferramentas de mineração
de dados do mercado; evolução do projeto Bramining; e a
realização de alguns estudos de caso para avaliar o
Bramining.
O estudo sobre o caso KDD abrangeu todas as suas fases:
transformação, limpeza, seleção, mineração de dados e
pós-processamento. O resultado obtido serviu de base
para o aprimoramento do projeto Bramining.
O estudo sobre as técnicas de Rough Sets envolveu a
pesquisa de seus conceitos e sua aplicabilidade no
contexto de KDD. A teoria de Rough Sets foi apresentada
por Zdzislaw Pawlak no início dos anos 80 como uma
abordagem matemática para a análise de dados vagos e
imprecisos. Este estudo permitiu sua aplicação na
ferramenta de mineração de dados desenvolvida.
A análise de ferramentas de mineração de dados do
mercado abrangeu o estudo e testes de aplicativos
baseados em diferentes técnicas, enriquecimento a base
de comparação utilizada na avaliação da pesquisa.
A evolução do projeto Bramining consistiu no
aprimoramento do ambiente KDD desenvolvido em estudos
anteriores, passando a incluir técnica de Rough Sets em
seu escopo.
Os estudos de caso foram conduzidos paralelamente com o
uso de Bramining e de outras ferramentas existentes,
para efeito de comparação.
Os índices apresentados pelo Bramining nos estudos de
caso foram considerados, de forma geral, equivalentes
aos do software comercial, tendo ambos obtidos regras de
boa qualidade na maioria dos casos. O Bramining,
entretanto, mostrou-se mais completo para o processo de
KDD, graças às diversas opções nele disponíveis para
preparação dos dados antes da fase de mineração.
Os resultados obtidos comprovaram, através da aplicação
desenvolvida, a adequação dos conceitos de Rough Sets à
tarefa de classificação de dados. Alguns pontos frágeis
da técnica foram identificados, como a necessidade de um
mecanismo de apoio para a redução de atributos e a
dificuldade em trabalhar com atributos de domínio
contínuo. Porém, ao se inserir a técnica em um ambiente
mais completo de KDD, como o Bramining, estas
deficiências foram sanadas. As opções de preparação da
base que o Bramining disponibiliza ao usuário para
executar, em particular, a redução e a codificação de
atributos permitem deixar os dados em estado adequado à
aplicação de Rough Sets.
A mineração de dados é uma questão bastante relevante
nos dias atuais, e muitos métodos têm sido propostos
para as diversas tarefas que dizem respeito a esta
questão. A teoria de Rough Sets não mostrou
significativas vantagens ou desvantagens em relação a
outras técnicas já consagradas, mas foi de grande valia
comprovar que há caminhos alternativos para o processo
de descoberta de conhecimento. / [en] This dissertation investigates the application of Rough
Sets to the process of KDD - Knowledge Discovery in
Databases. The main goal of the work was to evaluate the
performance of Rough Sets techniques in solving the
classification problem. Classification is a task of the
Data Mining step in KDD Process that performs the
discovery of decision rules that best represent a group of
registers in a database. The work had five major steps:
study of the KDD process; study of Rough Sets techniques
applied to data mining; evaluation of existing data mining
tools; development of Bramining project; and execution of
some case studies to evaluate Bramining.
The study of KDD process included all its steps:
transformation, cleaning, selection, data mining and post-
processing. The results obtained served as a basis to the
enhamcement of Bramining.
The study of Rough Sets techniques included the research
of theory´s concepts and its applicability at KDD context.
The Rough Sets tehory has been introduced by Zdzislaw
Pawlak in the early 80´s as a mathematical approach to the
analysis of vague and uncertain data. This research made
possible the implementation of the technique under the
environment of the developed tool.
The analysis of existing data mining tools included
studying and testing of software based on different
techniques, enriching the background used in the
evaluation of the research.
The evolution of Bramining Project consisted in the
enhancement of the KDD environment developed in previous
works, including the addition of Rough Sets techniques.
The case studies were performed simultaneously with
Bramining and a commercial minig tool, for comparison
reasons.
The quality of the knowledge generated by Bramining was
considered equivalent to the results of commercial tool,
both providing good decision rules for most of the cases.
Nevertheless, Bramining proved to be more adapted to the
complete KDD process, thanks to the many available
features to prepare data to data mining step.
The results achieved through the developed application
proved the suitability of Rough Sets concepts to the data
classification task. Some weaknesses of the technique were
identified, like the need of a previous attribute
reduction and the inability to deal with continuous domain
data. But as the technique has been inserted in a more
complete KDD environment like the Bramining Project, those
weaknesses ceased to exist. The features of data
preparation available in Bramining environment,
particularly the reduction and attribute codification
options, enable the user to have the database fairly
adapted to the use of Rough Sets algorithms.
Data mining is a very relevant issue in present days and
many methods have been proposed to the different tasks
involved in it. Compared to other techniques, Rough Sets
Theory did not bring significant advantages or
disadvantages to the process, but it has been of great
value to show there are alternate ways to knowledge
discovery.
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Aprendizado relacional por um modelo neuralHernandez, Juliana Delgado Santos January 2001 (has links)
As técnicas que formam o campo da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgiram devido à necessidade de se tratar grandes volumes de dados. O processo completo de DCBD envolve um elevado grau de subjetividade e de trabalho não totalmente automatizado. Podemos dizer que a fase mais automatizada é a de Mineração de Dados (MD). Uma importante técnica para extração de conhecimentosa partir de dados é a Programação Lógica Indutiva (PLI), que se aplica a tarefas de classificação, induzindo conhecimento na forma da lógica de primeira ordem. A PLI tem demonstrado as vantagens de seu aparato de aprendizado em relação a outras abordagens, como por exemplo, aquelas baseadas em aprendizado proposicional Os seus algorítmos de aprendizado apresentam alta expressividade, porém sofrem com a grande complexidade de seus processos, principalmente o teste de corbertura das variáveis. Por outro lado, as Redes Neurais Artificiais (RNs) introduzem um ótimo desempenho devido à sua natureza paralela. às RNs é que geralmente são "caixas pretas", o que torna difícil a obtenção de um interpretação razoável da estrutura geral da rede na forma de construções lógicas de fácil compreensão Várias abordagens híbridas simbólico-conexionistas (por exemplo, o MNC MAC 890 , KBANN SHA 94 , TOW 94 e o sistema INSS OSO 98 têm sido apresentadas para lidar com este problema, permitindo o aprendizado de conhecimento simbólico através d euma RN. Entretanto, estas abordagens ainda lidam com representações atributo-valor. Neste trabalho é apresentado um modelo que combina a expressividade obtida pela PLI com o desempenho de uma rede neural: A FOLONET (First Order Neural Network).
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O Uso de ícones na visualização de informaçõesEstivalet, Luiz Fernando January 2000 (has links)
A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.
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Abordagem baseada em conceitos para descoberta de conhecimento em textosLoh, Stanley January 2001 (has links)
Esta tese apresenta uma abordagem baseada em conceitos para realizar descoberta de conhecimento em textos (KDT). A proposta é identificar características de alto nível em textos na forma de conceitos, para depois realizar a mineração de padrões sobre estes conceitos. Ao invés de aplicar técnicas de mineração sobre palavras ou dados estruturados extraídos de textos, a abordagem explora conceitos identificados nos textos. A idéia é analisar o conhecimento codificado em textos num nível acima das palavras, ou seja, não analisando somente os termos e expressões presentes nos textos, mas seu significado em relação aos fenômenos da realidade (pessoas, objetos, entidades, eventos e situações do mundo real). Conceitos identificam melhor o conteúdo dos textos e servem melhor que palavras para representar os fenômenos. Assim, os conceitos agem como recursos meta-lingüísticos para análise de textos e descoberta de conhecimento. Por exemplo, no caso de textos de psiquiatria, os conceitos permitiram investigar características importantes dos pacientes, tais como sintomas, sinais e comportamentos. Isto permite explorar o conhecimento disponível em textos num nível mais próximo da realidade, minimizando o problema do vocabulário e facilitando o processo de aquisição de conhecimento. O principal objetivo desta tese é demonstrar a adequação de uma abordagem baseada em conceitos para descobrir conhecimento em textos e confirmar a hipótese de que este tipo de abordagem tem vantagens sobre abordagens baseadas em palavras. Para tanto, foram definidas estratégias para identificação dos conceitos nos textos e para mineração de padrões sobre estes conceitos. Diferentes métodos foram avaliados para estes dois processos. Ferramentas automatizadas foram empregadas para aplicar a abordagem proposta em estudos de casos. Diferentes experimentos foram realizados para demonstrar que a abordagem é viável e apresenta vantagens sobre os métodos baseados em palavras. Avaliações objetivas e subjetivas foram conduzidas para confirmar que o conhecimento descoberto era de qualidade. Também foi investigada a possibilidade de se realizar descobertas proativas, quando não se tem hipóteses iniciais. Os casos estudados apontam as várias aplicações práticas desta abordagem. Pode-se concluir que a principal aplicação da abordagem é permitir análises qualitativa e quantitativa de coleções textuais. Conceitos podem ser identificados nos textos e suas distribuições e relações podem ser analisadas para um melhor entendimento do conteúdo presente nos textos e, conseqüentemente, um melhor entendimento do conhecimento do domínio.
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