Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34398| Título: | Análise de um conjunto de sensores climáticos utilizando diferentes técnicas de consultas em bases complexas por similaridade |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of a set of climate sensors using different techniques for extracting complex bases by similarity |
| Autor(es): | Guimarães, Kevin de Souza |
| Orientador(es): | Pola, Ives Renê Venturini |
| Palavras-chave: | Banco de dados PostgreSQL (Linguagem de programação de computador) Meteorologia Data bases PostgreSQL Meteorology |
| Data do documento: | 21-Jun-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | GUIMARÃES, Kevin de Souza. Análise de um conjunto de sensores climáticos utilizando diferentes técnicas de consultas em bases complexas por similaridade. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta uma análise de dados climáticos utilizando técnicas de consultas por similaridade para a identificação de padrões e correlações entre variáveis climáticas e geográficas. Os dados brutos, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para o ano de 2023, foram processados e normalizados para serem inseridos em um banco de dados PostgreSQL. O estudo aborda a criação da base de dados, a limpeza e normalização dos dados, e a aplicação de algoritmos como Farthest Neighbor e Distância Euclidiana para a análise. Os resultados fornecem informações sobre as variações climáticas e suas correlações geográficas, contribuindo para uma melhor gestão e interpretação dos dados climáticos. |
| Abstract: | This study presents an analysis of climatic data using similarity query techniques to identify patterns and correlations between climatic and geographical variables. Raw data, provided by the National Institute of Meteorology (INMET) for the year 2023, was processed and normalized for insertion into a PostgreSQL database. The study covers database creation, data cleaning and normalization, and the application of algorithms such as Farthest Neighbor and Euclidean Distance for analysis. The results provide insights into climatic variations and their geographical correlations, contributing to better management and interpretation of climatic data. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34398 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia de Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| similaridadedadosclimaticos.pdf | 56,5 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
