Minerando exceções em cubos OLAP
| Ano de defesa: | 2003 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2525 |
Resumo: | OLAP e Mineração de Dados têm emergido separadamente como duas das técnicas de maior sucesso para suporte à decisão, independentes de domínio. Elas têm poderes e limitações complementares: OLAP fornece um serviço rápido e flexível para visualização guiada pelo usuário de dados multidimensionais e de multi-granularidade, enquanto a mineração de dados fornece um serviço automático para descoberta de padrões e dados. Assim como OLAP pode representar um passo de pré-processamento e seleção de dados eficiente, flexível e iterativo para a mineração de dados, por sua vez, a mineração de dados pode representar um guia automático que acelera em muito a procura por insigths nos dados OLAP. Esta dissertação investiga a integração sinérgica entre essas duas tecnologias, que recentemente passou a ser chamada de OLAM (On-Line Analytical Mining), com a finalidade de minerar desvios em um data warehouse multidimensional e de multi-granularidade. Construído a partir de um trabalho teórico previamente realizado neste tema, a dissertação lida com aspectos práticos da integração de alguns algoritmos propostos para mineração de exceções em dados OLAP dentro de JODI/OCCOM: um sistema cliente-servidor, de código aberto, independente de plataforma, multi-usuário e com uma interface gráfica amigável. O sistema é o primeiro do gênero e pode ser prontamente incorporado a ambientes de descoberta de conhecimento baseados em Java ou orientação a objetos. A combinação de JODI/OCCOM com o previamente desenvolvido gerador de hipertexto em linguagem natural HYSSOP, permite a geração automática de resumos, no formato de páginas web, de células de dados que são estatisticamente consideradas exceções em um contexto multidimensional e multi-granular de um data warehouse OLAP |
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Assim como OLAP pode representar um passo de pré-processamento e seleção de dados eficiente, flexível e iterativo para a mineração de dados, por sua vez, a mineração de dados pode representar um guia automático que acelera em muito a procura por insigths nos dados OLAP. Esta dissertação investiga a integração sinérgica entre essas duas tecnologias, que recentemente passou a ser chamada de OLAM (On-Line Analytical Mining), com a finalidade de minerar desvios em um data warehouse multidimensional e de multi-granularidade. Construído a partir de um trabalho teórico previamente realizado neste tema, a dissertação lida com aspectos práticos da integração de alguns algoritmos propostos para mineração de exceções em dados OLAP dentro de JODI/OCCOM: um sistema cliente-servidor, de código aberto, independente de plataforma, multi-usuário e com uma interface gráfica amigável. 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