[pt] AGRUPAMENTOS DE DADOS: AVALIAÇÃO DE MÉTODOS E DESENVOLVIMENTO DE APLICATIVO PARA ANÁLISE DE GRUPOS

[en] DATA CLUSTERING: ANALYSIS OF METHODS AND DEVELOPMENT OF APPLICATION FOR CLUSTER ANALYSIS

[pt] MARCOS NEVES DO VALE

[pt] LOGICA FUZZY

[pt] EXTRACAO DE INFORMACAO

[pt] AGRUPAMENTO

[pt] APLICATIVO

[pt] ANALISE DE AGRUPAMENTOS

[en] FUZZY LOGIC

[en] EXTRACTION OF INFORMATION

[en] GROUPING

[en] APPLICATORY

[en] CLUSTERING SOFTWARE

[pt] A enorme massa de dados que é gerada pelas diversas empresas diariamente pode conter informações importantes que não são fáceis de serem extraídas. Com isso advém a necessidade de analisá-los automaticamente, de forma adequada, extraindo informação útil que pode agregar algum tipo de conhecimento. Uma das formas de se analisar os dados automaticamente é através da análise de agrupamentos. Ela procura encontrar grupos de dados semelhantes entre si. As técnicas de análise de agrupamentos revelam como os dados estão estruturados e resultam em um melhor entendimento sobre o negócio. Existe ainda hoje uma escassez de ferramentas para esse fim. Em um problema real de agrupamento de dados convém analisar os dados através da utilização de diferentes métodos, a fim de buscar aquele que melhor se adapte ao problema. Porém, as ferramentas existentes hoje em dia não são integradas, onde cada ferramenta possui um subconjunto dos métodos existentes de agrupamento. Dessa forma o usuário fica limitado à utilização de uma ferramenta específica ou é obrigado a conhecer diversas ferramentas diferentes, de forma a melhor analisar os dados de sua empresa. Esta dissertação apresenta uma revisão detalhada de todo o processo de análise de agrupamentos e o desenvolvimento de um aplicativo que visa não apenas a atender as deficiências presentes na maioria das ferramentas com esse fim, mas também a auxiliar, de forma mais completa, todo o processo de análise dos grupos. O aplicativo desenvolvido é de fácil utilização e permite que a ele sejam incorporados outros métodos eventualmente desenvolvidos pelo usuário. O aplicativo foi avaliado em três estudos de casos, os quais visam demonstrar a facilidade de uso do aplicativo, assim como avaliar as vantagens do uso de métodos de natureza fuzzy em uma base de dados real.

[en] The enormous data mass that is daily generated by several companies can contain critical information that might not be easily retrieved, considering that the amount of data is generally huge and/or the target information might be spread through different data bases. Taking that into consideration, it might be necessary to properly analyze the data in an automatic way, so useful and valuable information can be extracted. One way of automatically analyzing data is through cluster analysis. This type of analysis searches for related similar data. These clusters settle a data structure model and with proper analysis can reveal important information. The techniques used in cluster analysis disclose how data is structured and allow a better knowledge of the business. Still today there is a lack of tools for this purpose. On a real situation with a data cluster problem it is wise to analyze the data through different methods, so we can find the one that better fits the problem. However, today the existing tools are not integrated, and each tool has a subgroup of existing cluster methods. This way the user stays limited to use only one specific tool or is forced to be aware of a number of different tools, so he would be able to better analyze the company data. This study presents a detailed review of the whole group analysis process and develops an application that not only suggests how to cover the currently lack of tools for this purpose, but also to help the complete cluster analysis process in a more extended way. The application developed is user friendly and allows other methods developed by users to be incorporated. The application has been evaluated into three case studies with the purpose of demonstrating its user friendly, as well as evaluating the advantages of using fuzzy methods on a true data base.

RICARDO TANSCHEIT

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

RICARDO TANSCHEIT

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

JUAN GUILLERMO LAZO LAZO

FLAVIO JOAQUIM DE SOUZA

2006-03-23

2005-08-29

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7975@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7975@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7975