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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36514| Título: | Lei de acesso à informação (LAI): um estudo de caso dos abastecimentos dos veículos da Companhia Municipal de Trânsito e Urbanização de Londrina (CMTU) |
| Autor(es): | Menossi, Lucas Lombardi Poças |
| Orientador(es): | Pereira Junior, Francisco |
| Palavras-chave: | Legislação Mineração de dados (Computação) Big data Legislation Data mining Big data |
| Data do documento: | 29-Nov-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | MENOSSI, Lucas Lombardi Poças. Lei de acesso à informação (LAI): um estudo de caso dos abastecimentos dos veículos da Companhia Municipal de Trânsito e Urbanização de Londrina (CMTU). 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022. |
| Resumo: | A Lei de Acesso à informação (LAI) permite que o cidadão possa solicitar e receber informações de gastos de todos os órgãos e entidades públicas. Porém, a falta de padronização e o grande volume dos dados disponibilizados dificultam o seu entendimento e uma análise mais detalhada dos dados. Desta forma, uma melhora na visualização e padronização dos dados se torna necessária, com a mesma se torna possível extrair informações escondidas em um arquivo Excel, como flutuação de preço e frequência de abastecimentos. Técnicas de mineração de dados foram utilizadas para realizar a coleta, o tratamento e a análise de gastos públicos da Companhia Municipal de Trânsito e Urbanização de Londrina, com o intuito de transformá-los em informação mais acessível para o cidadão comum. |
| Abstract: | The Law on Access to Information (LAI) allows citizens to request and receive information on expenses from all public bodies and entities. However, the lack of standardization and the large volume of data made available make it difficult to understand and have a more detailed analysis of the data. Hence, an improvement in the visualization and standardization of the data becomes necessary, so it is possible to extract hidden information in an Excel file, such as price fluctuation and frequency of fueling. Data mining techniques were used to perform the collection, treatment and analysis of public expenses of the Municipal Company of Transit and Urbanization of Londrina, in order to transform them into more accessible information for the common citizen. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36514 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia de Software |
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