Preparação de dados de plano de saúde suplementar para algoritmos de mineração de dados

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBarros, Everton Fernando-
Autor(es): dc.contributorGonçalves, Diego Bertolini-
Autor(es): dc.contributorBarros, Everton Fernando-
Autor(es): dc.contributorHübner, Rodrigo-
Autor(es): dc.contributorKawamoto, André Luiz Satoshi-
Autor(es): dc.creatorDelaporte, Daniel-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:55:38Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:55:38Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-08-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-08-
Data de envio: dc.date.issued2015-07-13-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6466-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/663823-
Descrição: dc.descriptionThe large accumulation of data generated by information systems that are essential in all areas makes possible the process of Knowledge Discovery in Database (KDD), but these data need to be adjusted in some way it is possible to extract some knowledge potentially useful for the domain in which it applies. Thus, to obtain knowledge of large databases is used the metologias of KDD. In this work we used the methodology proposed by Fayyad-1996b with this methodology was carried out pre-processing part of the data warehouse of a Prepaid Health Plans in order to include records contained in a particular table as an attribute of a new table, grouping the events that have been made by beneficiaries of Prepaid Health Plans. At the end applying all of the proposed Methodology and going through all the steps, it was reached as a result the creation of a tool to manipulate the entire process making it possible to convert the events of records attributes of a table.-
Descrição: dc.descriptionO grande acúmulo de dados gerados pelos sistemas de informações que se fazem indispensáveis em todas as áreas torna possível o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD), porém esses dados precisam ser ajustados de alguma forma que seja possível extrair algum conhecimento potencialmente útil para o domínio em que se aplica. Desta forma, para obter conhecimento de grandes bases de dados utiliza-se as metologias de DCBD. Neste trabalho foi utilizado a metodologia proposta por Fayyad et al. (1996) com esta metodologia foi realizado o pré-processamento de uma parte dos dados do data warehouse de um Plano de Saúde Suplementar (PSS), afim de incluir registros contidos em determinada tabela como atributo de uma nova tabela, agrupando os eventos que foram realizados pelos beneficiários desse PSS. Ao final aplicando toda da metologia proposta e passando por todas as etapas, chegou-se como resultado a criação de uma ferramenta para manipular todo esse processo tornando possível a conversão dos registros dos eventos em atributos de uma tabela.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCampo Mourao-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Computação-
Publicador: dc.publisherTecnologia em Sistemas para Internet-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência competitiva (Administração)-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectBusiness intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectData bases-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titlePreparação de dados de plano de saúde suplementar para algoritmos de mineração de dados-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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