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.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/78941 |
Date | January 2000 |
Creators | Souza, Otávio Roberto Martins de |
Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Gauthier, Fernando Alvaro Ostuni |
Publisher | Florianópolis, SC |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | xi, 115 f.| il., tabs. + |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds