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| Acadêmico(a): Lucas Dalcol Pereira |
| Título: MINERAÇÃO DE DADOS PARA GERAÇÃO DE ÁRVORE DE DECISÃO: APLICAÇÃO VENDAS DE VAREJO |
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| Introdução: |
| O volume de dados armazenados atualmente é gigantesco e continua crescendo rapidamente pelo mundo todo (REZENDE, 2003, p. 307). Devido a tamanha quantidade de dados, muita informação e conhecimento úteis podem estar sendo desperdiçados (REZENDE, 2003, p.307). Sendo assim, há a necessidade de se desenvolver novas ferramentas e técnicas de extração de conhecimento a partir destes dados armazenados, tornando o processo de mineração de dados, para obtenção de conhecimento útil e interessante, indispensável para o processo de tomada de decisão (REZENDE, 2003, p. 307). As estratégias para obtenção de ganho de competitividade entre as empresas devem ser baseadas em informações concretas, visando a minimização de erros para a tomada de decisões por parte dos gestores (DANTAS et al., 2008, p. 1). Estas informações são geradas e inseridas nas bases de dados destas empresas, gerando uma grande gama de dados. Mesmo com uma base de dados com informações tão importantes, torna-se lenta e custosa a pesquisa destes dados para estratificação e classificação de forma manual. No entanto, existem algumas ferramentas que auxiliam na coleta destes dados, como a ferramenta Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka). O termo Knowledge Discovery in Databases (KDD) foi formalizado em 1989 em referência ao conceito de identificar conhecimento a partir de base de dados (MACEDO; MATOS, 2010). Segundo Librelotto e Mozzaquatro (2013, p. 29), mineração de dados ou data mining, “envolve um conjunto de técnicas e ferramentas computacionais usadas para a identificação desses padrões (conhecimentos) embutidos em grandes massas de dados”. Diante do exposto, este trabalho propõe o desenvolvimento de um protótipo de software de mineração, o qual, aplicando técnicas de KDD, utilize o algoritmo para geração de árvore de decisão da ferramenta de mineração de dados Weka. A aplicação executará sobre um extrato de uma base de dados coletados de uma empresa de vendas de varejo. A expectativa é que a árvore de decisões obtida possa, de alguma forma, contribuir para a tomada de decisões na empresa. |
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