Minerando exceÃÃes em cubos OLAP
AUTOR(ES)
Fabio Moura Pereira
DATA DE PUBLICAÇÃO
2003
RESUMO
OLAP e MineraÃÃo de Dados tÃm emergido separadamente como duas das tÃcnicas de maior sucesso para suporte à decisÃo, independentes de domÃnio. Elas tÃm poderes e limitaÃÃes complementares: OLAP fornece um serviÃo rÃpido e flexÃvel para visualizaÃÃo guiada pelo usuÃrio de dados multidimensionais e de multi-granularidade, enquanto a mineraÃÃo de dados fornece um serviÃo automÃtico para descoberta de padrÃes e dados. Assim como OLAP pode representar um passo de prÃ-processamento e seleÃÃo de dados eficiente, flexÃvel e iterativo para a mineraÃÃo de dados, por sua vez, a mineraÃÃo de dados pode representar um guia automÃtico que acelera em muito a procura por insigths nos dados OLAP. Esta dissertaÃÃo investiga a integraÃÃo sinÃrgica entre essas duas tecnologias, que recentemente passou a ser chamada de OLAM (On-Line Analytical Mining), com a finalidade de minerar desvios em um data warehouse multidimensional e de multi-granularidade. ConstruÃdo a partir de um trabalho teÃrico previamente realizado neste tema, a dissertaÃÃo lida com aspectos prÃticos da integraÃÃo de alguns algoritmos propostos para mineraÃÃo de exceÃÃes em dados OLAP dentro de JODI/OCCOM: um sistema cliente-servidor, de cÃdigo aberto, independente de plataforma, multi-usuÃrio e com uma interface grÃfica amigÃvel. O sistema à o primeiro do gÃnero e pode ser prontamente incorporado a ambientes de descoberta de conhecimento baseados em Java ou orientaÃÃo a objetos. A combinaÃÃo de JODI/OCCOM com o previamente desenvolvido gerador de hipertexto em linguagem natural HYSSOP, permite a geraÃÃo automÃtica de resumos, no formato de pÃginas web, de cÃlulas de dados que sÃo estatisticamente consideradas exceÃÃes em um contexto multidimensional e multi-granular de um data warehouse OLAP
ASSUNTO(S)
ciencia da computacao olap mineraÃÃo de dados mineraÃÃo de exceÃÃes olam
