Data mining: clustering aplicado a banco de dados de acidentes de trabalho

Sieminkoski, Tiago

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Sieminkoski, Tiago
dc.date.accessioned	2020-11-25T11:11:41Z	-
dc.date.available	2020-11-25T11:11:41Z	-
dc.date.issued	2017-02-23
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/22185	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Mineração de dados (Computação)	pt_BR
dc.subject	Banco de dados	pt_BR
dc.subject	Processo decisório	pt_BR
dc.subject	Acidentes de trabalho	pt_BR
dc.subject	Data mining	pt_BR
dc.subject	Data bases	pt_BR
dc.subject	Decision making	pt_BR
dc.subject	Industrial accidents	pt_BR
dc.title	Data mining: clustering aplicado a banco de dados de acidentes de trabalho	pt_BR
dc.title.alternative	Data Mining: Clustering applied to a workplace accidents database	pt_BR
dc.type	specializationThesis	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.degree.local	Pato Branco	pt_BR
dc.publisher.local	Pato Branco	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Casanova, Dalcimar
dc.contributor.referee1	Casanova, Dalcimar
dc.contributor.referee2	Favarim, Fábio
dc.contributor.referee3	Souza, Viviane Dal Molin de
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.program	Banco de Dados: Administração e Desenvolvimento	pt_BR
dc.publisher.initials	UTFPR	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
Aparece nas coleções:	PB - Banco de Dados: Administração e Desenvolvimento

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