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Título: Data mining: clustering aplicado a banco de dados de acidentes de trabalho
Título(s) alternativo(s): Data Mining: Clustering applied to a workplace accidents database
Autor(es): Sieminkoski, Tiago
Orientador(es): Casanova, Dalcimar
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Banco de dados
Processo decisório
Acidentes de trabalho
Data mining
Data bases
Decision making
Industrial accidents
Data do documento: 23-Fev-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Referência: SIEMINKOSKI, Tiago. Data mining: clustering aplicado a banco de dados de acidentes de trabalho. 2017. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017.
Resumo: O excesso de dados disponíveis nas empresas, internet, intranet, por si só não são informações, pelo menos não de uma forma clara. Algumas técnicas de mineração de dados colaboram para que esses dados se convertam em informações úteis que possam ajudar empresas, órgãos públicos, gestores em geral no processo de tomada de decisão. Os acidentes de trabalho são um exemplo de banco de dados com muitas informações, que são organizadas segundo indicadores e contém informações importantes sobre acidentes, acidentados e empresas. Extrair essas informações de um conjunto de dados públicos referentes a sete indicadores de acidentes de trabalho do ano de 2014, pode ajudar a entender as ocorrências dos fatos, identificando grupos ou associações de dados com comportamentos similares.
Abstract: The excess data available in business, internet, intranet, by itself are not information, at least not in a clear way. Some data mining techniques collaborate to make this data useful information that can help companies, public agencies, and managers in the decision-making process. Workplace accidents are an example of a database with lots of information, which are organized according to indicators and contain important information about accidents, accidents and companies. Extracting this information from a set of public data on seven indicators of occupational accidents in 2014 may help to understand the occurrence of events by identifying groups or associations of data with similar behavior.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9841
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