Mineração de dados de um plano de saúde para obter regras de associação
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| dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor |
Gauthier, Fernando Alvaro Ostuni |
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| dc.contributor.author |
Souza, Otávio Roberto Martins de |
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| dc.date.accessioned |
2012-10-17T21:06:45Z |
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| dc.date.available |
2012-10-17T21:06:45Z |
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| dc.date.issued |
2000 |
|
| dc.date.submitted |
2000 |
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| dc.identifier.other |
174504 |
pt_BR |
| dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78941 |
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| dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2000 |
pt_BR |
| dc.description.abstract |
As organizações estão investindo cada vez mais na exploração da informação e conhecimento existentes nos dados de suas atividades. A mineração de dados representa um conjunto de técnicas para obtenção de informação que não pode ser obtida através de consultas convencionais. Uma destas técnicas é denominada mineração de regras de associação. Regras de associação são expressões que indicam afinidade ou correlação entre dados. Este trabalho avalia o potencial de utilidade do algoritmo APRIORI, um indutor de regras de associação, aplicando-o a dados de um plano de saúde, apresentando os resultados obtidos e analisando seu significado. |
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| dc.format.extent |
xi, 115 f.| il., tabs. + |
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| dc.language.iso |
por |
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| dc.publisher |
Florianópolis, SC |
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| dc.subject.classification |
Algoritmos |
pt_BR |
| dc.subject.classification |
Programação (Computadores) |
pt_BR |
| dc.title |
Mineração de dados de um plano de saúde para obter regras de associação |
pt_BR |
| dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
pt_BR |
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