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metadata.teses.dc.title: Aplicação de clusterização de dados na base de dados do zoneamento ecológico-econômico de minas gerais
metadata.teses.dc.creator: Marques, Aramis Ferreira
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Esmin, Ahmed Ali Abdalla
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Calegari, Cristina Lelis Leal
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Pereira, Marluce Rodrigues
metadata.teses.dc.subject: Banco de dados
Mineração de dados
ZEE-MG
Agrupamento
Data base
Data mining
Clustering
metadata.teses.dc.date.issued: 18-Dec-2015
metadata.teses.dc.description.resumo: Atualmente o rápido desenvolvimento de tecnologias e ferramentas de coleta e armazenamento de dados possibilitam que grandes volumes de dados sejam armazenados. Em áreas como negócios, medicina, ciência e engenharia, na web através de buscas feitas em motores de buscas, redes sociais, blogs, e-commerce, são gerados diariamente grandes volumes de dados. Ferramentas tradicionais de análises de dados não são capazes de extrair conhecimento de grandes bases de dados, pois o volume de dados armazenados é elevado e a diversidade desses dados dificultam esse processo. Nesse contexto, as técnicas de mineração de dados são utilizadas para agir em grandes bases de dados com o objetivo de descobrir padrões úteis, que poderiam permanecer ignorados. Esse novo conhecimento gerado pode auxiliar tomadores de decisão em diversas questões referentes aos seus negócios. Assim, o principal objetivo desse trabalho é a aplicação de técnicas de mineração de dados na base de dados do Sistema de Informação do Zoneamento Ecológico Econômico de Minas Gerais(ZEE-MG), a fim de identificar características e padrões ocultos. Estes resultados podem auxiliar, por exemplo, como potencializador no planejamento e elaboração das políticas públicas do estado de Minas Gerais.
metadata.teses.dc.description.abstract: Nowadays, the fast development of collection and data storage technologies and tools enable large volumes of data to be stored. In areas such as business, medicine, science and engineering, through web searches on search engines, social networks, blogs, e-commerce, are generated large amounts of data every day. Traditional data analysis tools are not able to extract knowledge from large databases, once the data volume is high and the diversity of these makes the discovery knowledge process a tough task. In this context, data mining techniques are used to explore large databases in order to discover useful patterns, which could still be ignored. This new knowledge generated can support decision makers in various situations related to their business. Thus, the main objective of this work is to make an application of data mining techniques in the information system database of the Ecological Economic Zoning of the Minas Gerais state (ZEE-MG), aiming the identification of hidden patterns and characteristics. These results may help, for example, as a potentializer for the planning and preparation of public policies for the state of Minas Gerais.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30678
metadata.teses.dc.language: por
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