Mineração de dados - Calil, Leonardo
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Com a grande quantidade de dados gerados nos dias atuais, as empresas necessitam de ferramentas que sejam capazes de extrair informações úteis e relevantes para que o gestor possa tomar determinadas decisões garantindo que a mesma esteja à frente no mercado. Em muitos casos os registros não estão em seu padrão, ou seja, podem estar inconsistentes, como por exemplo, com campos nulos, sendo necessário tratá-los. Este trabalho aborda a influência deste tratamento, imputação de valores ausentes, sobre as regras descobertas, ou seja, sobre as informações úteis extraídas. Sendo que os resultados…mehr

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Produktbeschreibung
Com a grande quantidade de dados gerados nos dias atuais, as empresas necessitam de ferramentas que sejam capazes de extrair informações úteis e relevantes para que o gestor possa tomar determinadas decisões garantindo que a mesma esteja à frente no mercado. Em muitos casos os registros não estão em seu padrão, ou seja, podem estar inconsistentes, como por exemplo, com campos nulos, sendo necessário tratá-los. Este trabalho aborda a influência deste tratamento, imputação de valores ausentes, sobre as regras descobertas, ou seja, sobre as informações úteis extraídas. Sendo que os resultados apontam que a imputação de valores ausentes tanto influência nas regras descobertas que é necessário a cautela para não ocorrer equívocos no processo de decisão.
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