Mineração de dados de um plano de saúde para obter regras de associação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2000 / Made available in DSpace on 2012-10-17T21:06:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1
174504.pdf: 286294 bytes, checksum: 06bacded0ab9986033cfc859e702f78a (MD5) / As organizações estão investindo cada vez mais na exploração da informação e conhecimento existentes nos dados de suas atividades. A mineração de dados representa um conjunto de técnicas para obtenção de informação que não pode ser obtida através de consultas convencionais. Uma destas técnicas é denominada mineração de regras de associação. Regras de associação são expressões que indicam afinidade ou correlação entre dados. Este trabalho avalia o potencial de utilidade do algoritmo APRIORI, um indutor de regras de associação, aplicando-o a dados de um plano de saúde, apresentando os resultados obtidos e analisando seu significado.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/78941
Date January 2000
CreatorsSouza, Otávio Roberto Martins de
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Gauthier, Fernando Alvaro Ostuni
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatxi, 115 f.| il., tabs. +
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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