1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRamos, Mariana Figueira-
dc.date.accessioned2013-08-22T14:29:25Z-
dc.date.available2013-08-22T14:29:25Z-
dc.date.copyright2013-
dc.date.issued2013-
dc.date.submitted2013-02-22-
dc.identifier.citationRAMOS, M. F. Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café arábica e o meio físico. 2013. 70 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/919-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração Estatística e Experimentação Agropecuária para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectCHAIDpt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectÁrvore de decisãopt_BR
dc.subjectDecision treept_BR
dc.titleTécnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café arábica e o meio físicopt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coBorém, Flávio Meira-
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Cirillo, Marcelo Angelo-
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee1Volpato, Margarete Marin Lordelo-
dc.description.resumoA mineração de dados - data mining - tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento como potencial ferramenta para estratégias de decisões. Na detecção de perfis/hábitos de consumidores, fraudes, riscos e otimização de recursos, a técnica foi bem sucedida, permitindo seu emprego em áreas ainda não utilizadas. Em se tratando da mineração de dados utilizada na pesquisa cafeeira, nota-se uma carência de resultados mencionados na literatura, sugerindo sua aplicabilidade na descrição do perfil sensorial da qualidade do café associado a fatores genéticos e ambientais, bem como tecnológicos. Diante disso, neste trabalho propõe-se a utilização da técnica de data mining Chi-square automatic iteration detection, ou CHAID, no banco de dados do projeto intitulado “Protocolo de identidade, qualidade e rastreabilidade para embasamento da indicação geográfica dos cafés da Mantiqueira”, para identificar características sensoriais da bebida do café arábica que se associam com o ambiente. Os resultados obtidos permitiram identificar fatores do meio físico associados às características sensoriais consideradas.pt_BR
dc.description.resumoData mining has been used in various fields of knowledge as a potential tool for strategy decisions. In detection of profiles / habits of consumers, fraud, risk and resource optimization, the technique was successful, allowing its use in areas not used yet. In the case of data mining used in coffee research, there is a lack of results mentioned in the literature, suggesting its applicability in describing the sensory profile of coffee quality associated with genetic, environmental, and technological. Thus, the paper proposes the use of the technique of data mining CHAID (Chi-square iteration automatic detection) in the database of the project entitled "Identity protocol, quality and traceability to the basement a geographical indication of coffees from Mantiqueira of Minas Gerais", to identify characteristics sensory of coffee drink that are associated with the environment. The results obtained allowed to identify physical factors associated with sensory characteristics considered.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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