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Previous issue date: 2012-03-13 / The Data Mining (DM) is a part of the process of Knowledge Discovery in
Databases. Its implementation requires knowledge of various areas such as computer
sciences, statistics, management sciences and the business itself. In particular, it can be
applied to discover knowledge that allows the manager to improve the quality of the
learning process in which he/she is involved. This work presents the theoretical
background of data mining, describes and analyzes a case study where the main
objective is to apply the Cross-Industry Standard Process for Data Mining - CRISP-DM
methodology to identify the profile of the student that graduates in due time from the
course of Bachelor of Information Systems of the State University of Goiás at Anápolis.
It describes the data preparation that is used in the process and identify the best
proposals for analysis of the case study. As input data, both the transcripts and the
answers of the socioeconomic and cultural questionnaire applied to the students are
used as attributes for the evaluation of decision tree algorithms implemented in the data
mining tool known as WEKA. It was possible to realize that data mining requires a
professional who mastered the theory of DM to correctly calibrate the tools and
extensive knowledge of the business in order to determine the data mining goals and
interpret the results. / A mineração de dados (Data Mining - DM) é uma parte do processo para
descobrir conhecimento em base de dados. Sua realização exige conhecimentos de
várias áreas tais como a computação, a estatística, as ciências administrativas e do
próprio negócio. Em particular, pode ser aplicada para descobrir conhecimento que
permita ao gestor educacional melhorar a qualidade do processo ensino-aprendizagem
no qual esteja envolvido. Este trabalho apresenta o embasamento teórico em mineração
de dados, descreve e analisa um estudo de caso, cujo principal objetivo é aplicar a
metodologia Cross-Industry Standard Process for Data Mining - CRISP-DM na
identificação do padrão do perfil do aluno que integraliza o curso de Bacharelado em
Sistemas de Informação da Unidade Universitária de Ciências Exatas e Tecnológicas da
Universidade de Estadual de Goiás, no tempo mínimo previsto pelo projeto pedagógico
do curso. É realizada a preparação dos dados que são utilizados no processo para,
posteriormente, identificar as melhores propostas de análise do estudo de caso. Como
dados de entrada, recorre-se às respostas do questionário socioeconômico e cultural
aplicados aos vestibulandos e ao histórico escolar dos mesmos, que são utilizados como
atributos para a avaliação dos algoritmos de árvore de decisão, através da ferramenta
WEKA. Com este estudo, foi possível perceber que, para realizar a mineração de dados,
é necessário um profissional que domine a teoria de DM, saiba calibrar uma ferramenta
computacional e tenha conhecimento aprofundado do negócio, para determinar os
objetivos da DM e interpretar os resultados encontrados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/2434 |
| Date | 13 March 2012 |
| Creators | Del-fiaco, Ronaldo de Castro |
| Contributors | Vieira, Sibelius Lellis, Silva, Solange da, Martins, Wellington Santos, Dantas, Maria José Pereira |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Engenharia de Produção e Sistemas, PUC Goiás, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás, instacron:PUC_GO |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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