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Campo DCValorIdioma
dc.creatorGuimarães, Kevin de Souza-
dc.date.accessioned2024-08-09T15:45:54Z-
dc.date.available2024-08-09T15:45:54Z-
dc.date.issued2024-06-21-
dc.identifier.citationGUIMARÃES, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34398-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectPostgreSQL (Linguagem de programação de computador)pt_BR
dc.subjectMeteorologiapt_BR
dc.subjectData basespt_BR
dc.subjectPostgreSQLpt_BR
dc.subjectMeteorologypt_BR
dc.titleAnálise de um conjunto de sensores climáticos utilizando diferentes técnicas de consultas em bases complexas por similaridadept_BR
dc.title.alternativeAnalysis of a set of climate sensors using different techniques for extracting complex bases by similaritypt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste 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.pt_BR
dc.degree.localPato Brancopt_BR
dc.publisher.localPato Brancopt_BR
dc.contributor.advisor1Pola, Ives Renê Venturini-
dc.contributor.referee1Pola, Ives Renê Venturini-
dc.contributor.referee2Barbosa, Marco Antonio De Castro-
dc.contributor.referee3Teixeira, Marcelo-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Informáticapt_BR
dc.publisher.programEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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