MÃtodos de mineraÃÃo de dados (data mining) como suporte à tomada de decisÃo.

AUTOR(ES)

Carvalho, Itamar Costa

DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

Neste trabalho efetua-se uma anÃlise dos algoritmos de Data Mining atravÃs de estudos de caso. Esses estudos de caso envolvem desde a simples utilizaÃÃo das informaÃÃes dos algoritmos, como suporte à tomada de decisÃo na construÃÃo de modelos de anÃlise de desempenho, atà a construÃÃo de modelos com os prÃprios algoritmos. Os estudos de caso sÃo dedicados a uma anÃlise de aplicaÃÃo e desempenho de algoritmos especÃficos. No primeiro estudo, que se refere à PrevisÃo de SolvÃncia de Empresas, sÃo aplicados os algoritmos de Ãrvore de ClassificaÃÃo. No problema de Procedimentos em SaÃde PÃblica sÃo utilizados os algoritmos de Regras de AssociaÃÃo e as tÃcnicas de VisualizaÃÃo de Dados. No estudo de caso de PrediÃÃo do Comportamento de AÃÃes aplicam-se os algoritmos de Ãrvore de RegressÃo. No estudo de caso principal sÃo utilizados todos os algoritmos e tÃcnicas apresentadas neste trabalho. Trata-se da construÃÃo de um modelo de eficiÃncia atravÃs da metodologia DEA - Data Envelopment Analysis. Os algoritmos de Data Mining sÃo utilizados como suporte nas diversas escolhas ocorridas durante a construÃÃo dos modelos.Em todos os problemas analisados, os resultados obtidos mostram a utilidade dos algoritmos de Data Mining.

ASSUNTO(S)

anÃlise envoltÃria de dados algoritmos mineraÃÃo de dados tomada de decisÃes programaÃÃo linear pesquisa operacional

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