USO DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO:
ESTUDO DE CASO DO VESTIBULAR DA UNIVERSIDADE FEDERAL DOS VALES DO JEQUITINHONHA E MUCURI (UFVJM)
Palabras clave:
Mineração de Dados, - Descoberta de conhecimento, Regras de associação, AprioriResumen
A Mineração de Dados (MD) une conhecimentos das áreas de Banco de Dados, Estatística e Inteligência Artificial com o objetivo de extração de conhecimento útil em bases de dados, cada vez maiores. Para isso, ela conta com diferentes técnicas que, quando aplicadas adequadamente, podem revelar conhecimentos de grande valia para a gestão do negócio. Diante disso, neste trabalho foram analisadas as bases de dados referentes aos anos de 2002 a 2009 do processo seletivo unificado da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), com o objetivo de extração de conhecimento acerca do perfil socioeconômico dos candidatos (potenciais futuros alunos da instituição). Foi utilizado o algoritmo da MD Apriori, que implementa a extração de conhecimento através da obtenção de regras de associação. Os resultados obtidos comprovam a eficácia desta técnica para descoberta de conhecimento em grandes bases de dados, o que permitiu à universidade conhecer melhor o perfil socioeconômico dos candidatos no período mencionado.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Revista Multidisciplinar do Nordeste Mineiro
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.