Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café arábica e o meio físico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Ramos, Mariana Figueira
Orientador(a): Cirillo, Marcelo Angelo
Banca de defesa: Sáfadi, Thelma, Volpato, Margarete Marin Lordelo
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
CHAID
Data mining
Árvore de decisão
Decision tree
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/919
Resumo: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração Estatística e Experimentação Agropecuária para a obtenção do título de Mestre.
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spelling 2013-08-22T14:29:25Z2013-08-22T14:29:25Z201320132013-02-22RAMOS, M. F. Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café arábica e o meio físico. 2013. 70 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.https://repositorio.ufla.br/handle/1/919Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração Estatística e Experimentação Agropecuária para a obtenção do título de Mestre.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)Estatística e Experimentação AgropecuáriaA mineração de dados - data mining - tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento como potencial ferramenta para estratégias de decisões. Na detecção de perfis/hábitos de consumidores, fraudes, riscos e otimização de recursos, a técnica foi bem sucedida, permitindo seu emprego em áreas ainda não utilizadas. Em se tratando da mineração de dados utilizada na pesquisa cafeeira, nota-se uma carência de resultados mencionados na literatura, sugerindo sua aplicabilidade na descrição do perfil sensorial da qualidade do café associado a fatores genéticos e ambientais, bem como tecnológicos. Diante disso, neste trabalho propõe-se a utilização da técnica de data mining Chi-square automatic iteration detection, ou CHAID, no banco de dados do projeto intitulado “Protocolo de identidade, qualidade e rastreabilidade para embasamento da indicação geográfica dos cafés da Mantiqueira”, para identificar características sensoriais da bebida do café arábica que se associam com o ambiente. Os resultados obtidos permitiram identificar fatores do meio físico associados às características sensoriais consideradas.Data mining has been used in various fields of knowledge as a potential tool for strategy decisions. In detection of profiles / habits of consumers, fraud, risk and resource optimization, the technique was successful, allowing its use in areas not used yet. In the case of data mining used in coffee research, there is a lack of results mentioned in the literature, suggesting its applicability in describing the sensory profile of coffee quality associated with genetic, environmental, and technological. Thus, the paper proposes the use of the technique of data mining CHAID (Chi-square iteration automatic detection) in the database of the project entitled "Identity protocol, quality and traceability to the basement a geographical indication of coffees from Mantiqueira of Minas Gerais", to identify characteristics sensory of coffee drink that are associated with the environment. The results obtained allowed to identify physical factors associated with sensory characteristics considered.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOCHAIDData miningÁrvore de decisãoDecision treeTécnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café arábica e o meio físicoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCirillo, Marcelo AngeloSáfadi, ThelmaVolpato, Margarete Marin LordeloBorém, Flávio MeiraRamos, Mariana Figueirainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café a.pdfDISSERTAÇÃO Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café a.pdfapplication/pdf791438https://repositorio.ufla.br/bitstreams/475551b3-e710-4104-a6fe-bccdc0be5bce/download42cb9f0c8d94a8b719cf82c7374c913cMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/47a3ecbb-cb05-404b-81c7-b5a2457108ee/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café a.pdf.txtDISSERTAÇÃO Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café a.pdf.txtExtracted texttext/plain87329https://repositorio.ufla.br/bitstreams/05c6697d-e465-463e-9bac-29b14e07361a/downloadd51c988807fb667f484bc873d6feaaf0MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café a.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café a.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2921https://repositorio.ufla.br/bitstreams/de28501a-2007-4023-bfcb-733e436b3a13/download5a846efeeaf5ee2c38ed796aac1d47a4MD54falseAnonymousREAD1/9192025-08-05 17:12:45.205open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/919https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:12:45Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)falseREVDTEFSQcOHw4NPIERFIERJU1RSSUJVScOHw4NPIE7Dg08tRVhDTFVTSVZBCk8gcmVmZXJpZG8gYXV0b3I6CmEpIERlY2xhcmEgcXVlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIMOpIHNldSB0cmFiYWxobyBvcmlnaW5hbCwgZSBxdWUKZGV0w6ltIG8gZGlyZWl0byBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4KRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBhIGVudHJlZ2EgZG8gZG9jdW1lbnRvIG7Do28gaW5mcmluZ2UsIHRhbnRvIHF1YW50bwpsaGUgw6kgcG9zc8OtdmVsIHNhYmVyLCBvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBxdWFscXVlciBvdXRyYSBwZXNzb2Egb3UKZW50aWRhZGUuCmIpIFNlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIGNvbnTDqW0gbWF0ZXJpYWwgZG8gcXVhbCBuw6NvIGRldMOpbSBvcwpkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciwgZGVjbGFyYSBxdWUgb2J0ZXZlIGF1dG9yaXphw6fDo28gZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zCmRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yIHBhcmEgY29uY2VkZXIgw6AgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgTGF2cmFzIG9zCmRpcmVpdG9zIHJlcXVlcmlkb3MgcG9yIGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIGUgcXVlIGVzc2UgbWF0ZXJpYWwgY3Vqb3MKZGlyZWl0b3Mgc8OjbyBkZSB0ZXJjZWlyb3MgZXN0w6EgY2xhcmFtZW50ZSBpZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbwpubyB0ZXh0byBvdSBjb250ZcO6ZG8gZG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlLiBTZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSDDqQpiYXNlYWRvIGVtIHRyYWJhbGhvIGZpbmFuY2lhZG8gb3UgYXBvaWFkbyBwb3Igb3V0cmEgaW5zdGl0dWnDp8OjbyBxdWUKbsOjbyBhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIExhdnJhcywgZGVjbGFyYSBxdWUgY3VtcHJpdSBxdWFpc3F1ZXIKb2JyaWdhw6fDtWVzIGV4aWdpZGFzIHBlbG8gcmVzcGVjdGl2byBjb250cmF0byBvdSBhY29yZG8uCgo=
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