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Modelagem de processo de extração de conhecimento em banco de dados para sistemas de suporte à decisão.

Shiba, Sonia Kaoru

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2008-06-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Modelagem de processo de extração de conhecimento em banco de dados para sistemas de suporte à decisão.
  • Autor: Shiba, Sonia Kaoru
  • Orientador: Ramírez Fernandez, Francisco Javier
  • Assuntos: Banco De Dados Orientado A Objetos; Conhecimento (Modelagem); Teoria Da Decisão (Inferência Estatística); Data Mining; Knowledge Discovery In Databases
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Programa Engenharia Elétrica
  • Descrição: Este trabalho apresenta a modelagem de um processo de extração de conhecimento, onde a aquisição de informações para a análise de dados têm como origem os bancos de dados transacionais e data warehouse. A mineração de dados focou-se na geração de modelos descritivos a partir de técnicas de classificação baseada no Teorema de Bayes e no método direto de extração de regras de classificação, definindo uma metodologia para a geração de modelos de aprendizagem. Foi implementado um processo de extração de conhecimento para a geração de modelos de aprendizagem para suporte à decisão, aplicando técnicas de mineração de dados para modelos descritivos e geração de regras de classificação. Explorou-se a possibilidade de transformar os modelos de aprendizagem em bases de conhecimento utilizando um banco de dados relacional, disponível para acesso via sistema especialista, para a realização de novas classificações de registros, ou então possibilitar a visualização dos resultados a partir de planilhas eletrônicas. No cenário descrito neste trabalho, a organização dos procedimentos da etapa de pré-processamento permitiu que a extração de atributos adicionais ou transformação de dados fosse realizada de forma iterativa, sem a necessidade de implementação de novos programas de extração de dados. Desta forma, foram definidas todas as atividades essenciais do pré-processamento e a seqüência em que estas devem ser realizadas, além de possibilitar a repetição dos procedimentos sem perdas das unidades codificadas para o processo de extração de dados. Um modelo de processo de extração de conhecimento iterativo e quantificável, em termos das etapas e procedimentos, foi configurado vislumbrando um produto final com o projeto da base de conhecimento para ações de retenção de clientes e regras para ações específicas com segmentos de clientes.
  • DOI: 10.11606/D.3.2008.tde-02102008-173336
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
  • Data de criação/publicação: 2008-06-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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