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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Mantuan, Altobelli de Brito | - |
Autor(es): dc.contributor | Sousa, Eduardo Vera | - |
Autor(es): dc.creator | Fortes, José Luis Santos | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:12:38Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:12:38Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-03-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-03-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/8895 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/765824 | - |
Descrição: dc.description | Hoje em dia vivemos na era da informação. A capacidade de armazenar informações está em seu auge, e a possibilidade de organizar e entender esses dados armazenados de forma simples é um diferencial importantíssimo em qualquer área ou atividade. Neste contexto, utilizamos então o Dual Scaling, que é um conjunto multidimensional e não linear de técnicas relacionadas para a análise de dados complexos. Por ter seu resultado apresentado em um espaço-solução de 𝑜 dimensões - o que contrasta com a nossa capacidade de enxergar apenas até 3 dimensões - identifica-se então a necessidade do desenvolvimento de outras formas de visualização destes resultados, de forma a auxiliar o observador em suas tomadas de decisões. Neste trabalho, iremos desenvolver uma ferramenta capaz de calcular de forma simples os resultados multidimensionais do Dual Scaling, transformar estes resultados em métricas bidimensionais e representa-los através de conjuntos de gráficos interativos, provendo assim uma forma de análise simples, direta e confiável dos dados estudados, sem ter inclusive a necessidade do conhecimento prévio do assunto analisado. Por último, apresentamos um estudo feito nos dados de duas bases reais, afim de validar a ferramenta proposta. Neste estudo, conseguimos provar que o uso da ferramenta gerou sob as bases uma interpretação comportamental intuitiva, permitindo a identificação de características interessantes e a geração de conclusões coerentes sobre os dados analisados | - |
Descrição: dc.description | We live, nowadays, in the information age. The capacity to store information is at its peak, and the ability to organize and understand this stored data in a simple way is the major differential in any area or activity. In this context, we use Dual Scaling, which is a multidimensional and non-linear set of related techniques for complex data analysis. By having its results presented in a n-dimensional solution space - which contrasts with our ability to see only up to 3 dimensions - we identify the need to develop other ways of visualizing these results, in order to help the users in their decision-making. In this paper, we will develop a tool that can easily calculate the multidimensional results of Dual Scaling, transform these results into two-dimensional metrics and represent them through interactive graph sets, providing a simple, direct and reliable analysis of the data studied, without even needing the prior knowledge of the analyzed subject. Finally, we present a case in two real databases, in order to validate the proposed tool. In these cases, we were able to prove that the use of this tool generated an intuitive behavioral interpretation, allowing the identification of interesting characteristics and the generation of coherent conclusions about the analyzed data | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Niterói | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dual scaling | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise não linear | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multidimensões | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ferramenta gráfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Conjunto de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados relacionados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visualização de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Python (Linguagem de programação de computador) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Base de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dual scaling | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Nonlinear analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multidimensions | - |
Palavras-chave: dc.subject | Graphing tool | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dataset | - |
Palavras-chave: dc.subject | Related data | - |
Título: dc.title | Dual scaling viewer: uma ferramenta visual para interpretação comportamental de uma base de dados | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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