Análise explorátoria de dados sócio-econômicos de vestibulandos: o caso da Unipar de Toledo

Abstract

Ao longo dos anos, as mais variadas organizações acumularam milhares de informações que ajudaram as empresas a evoluir e conquistar mercado, permitindo que os administradores, baseados nelas, de diferentes formas, tomassem decisões. Novas e avançadas ferramentas automatizadas de apoio a decisão têm sido desenvolvidas para auxiliar o administrador a decidir os rumos de seu negócio, possibilitando descobrir, no meio da massa de dados, aquilo que realmente interessa. Data mining ou mineração de dados é o processo de extração de informação de grandes bancos de dados. Este processo pode ser visto como uma nova disciplina na interface da estatística, do aprendizado de máquina, do reconhecimento de padrão e da tecnologia de bancos de dados. O objetivo desse trabalho é propor um modelo utilizando a metodologia do data mining e aplicar as técnicas mais conhecidas (Associação e Agrupamento), na base de dados dos inscritos no vestibular de uma instituição de ensino superior, visando obter um conhecimento aprofundado e informações desconhecidas sobre os candidatos. Os dados analisados são provenientes da ficha sócio-econômica e, para se executar todas as três técnicas citadas, necessitou-se aplicar previamente rotinas de limpeza, removendo dados ausentes (em branco) e convertendo em um valor padrão dados sujos (não pertencentes aos limites válidos). A apresentação dos resultados obtidos sugerirá alguns passos ou ações a serem tomadas no intuito de melhorar a qualidade do ensino superior e a satisfação dos alunos.