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dc.creatorSidney, Christiane Faleiro-
dc.date.accessioned2015-04-15T18:44:09Z-
dc.date.available2015-04-15T18:44:09Z-
dc.date.issued2015-04-15-
dc.date.submitted2010-
dc.identifier.citationSIDNEY, C. F. Aplicação de mineração de dados no banco de dados do zoneamento ecológico econômico de Minas Gerais. 2010. 60 p. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5315-
dc.description.abstractThrough studies and researches related to environmental and socioeconomic has obtained large amounts of data. However, this large amount of data makes analysis and human costly traditional methods of data recovery are not effective for obtaining knowledge hidden in masses of data. Thus, data mining is an alternative to assist the automatic discovery of knowledge. This paper presents a practical application of data mining in the database of Ecological and Economic Zoning of Minas Gerais. For this, we performed the entire step of KDD (Knowledge Discovery in Databases), including the implementation of software that uses the Apriori algorithm to obtain association rules, the bibliotca WEKA (Weikato Environment for Knowledge Analysis). The results can be used as a support tool in planning and developing public policies for the government and society.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectRegras de Associaçãopt_BR
dc.subjectBanco de dados espacialpt_BR
dc.subjectZoneamento Ecológico Econômico do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.titleAplicação de mineração de dados no banco de dados do zoneamento ecológico econômico de Minas Geraispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Esmin, Ahmed Ali Abdalla-
dc.contributor.referee1Greghi, Juliana Galvani-
dc.contributor.referee1Pereira, Marluce Rodrigues-
dc.description.resumoCom os estudos e pesquisas relacionadas a questões ambientais e sócioeconômicas tem-se obtido grande volume de dados. Porém, essa grande quantidade de dados torna a análise humana onerosa e métodos tradicionais de recuperação de dados não são eficazes para obtenção de conhecimento ocultos em massas de dados. Desta forma, a mineração de dados surge como alternativa para auxiliar a descoberta automática de conhecimento. Este trabalho apresenta uma aplicação prática de mineração de dados na base de dados do Zoneamento Ecológico Econômico de Minas Gerais. Para isso, foi realizada toda a etapa de KDD (Knowledge Discovery in Databases), incluindo a implementação de um software que utiliza o algoritmo Apriori, para obtenção de regras de associacão, da biblioteca WEKA (Weikato Enviroment for Knowledge Analysis). Os resultados obtidos poderão ser usados como uma ferramenta de apoio no planejamento e elaboração das políticas públicas para o governo e para a sociedade.pt_BR
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