978-620-2-18372-7

Mineração de dados

Influência da imputação de valores ausentes nos classificadores descobertos

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Summary:

Com a grande quantidade de dados gerados nos dias atuais, as empresas necessitam de ferramentas que sejam capazes de extrair informações úteis e relevantes para que o gestor possa tomar determinadas decisões garantindo que a mesma esteja à frente no mercado. Em muitos casos os registros não estão em seu padrão, ou seja, podem estar inconsistentes, como por exemplo, com campos nulos, sendo necessário tratá-los. Este trabalho aborda a influência deste tratamento, imputação de valores ausentes, sobre as regras descobertas, ou seja, sobre as informações úteis extraídas. Sendo que os resultados apontam que a imputação de valores ausentes tanto influência nas regras descobertas que é necessário a cautela para não ocorrer equívocos no processo de decisão.

Author:

Leonardo Calil

Biographie:

Leonardo Aparecido de Almeida Calil; Brasileiro; Pós graduado em Gestão em TI; Bacharel em Ciências da Computação; Arquiteto de Sistemas com conhecimentos em: C/C++, C#, Java (J2SE e J2EE), Angular, Asp.NET, PHP, Delphi, VBscript, Javascript, Ajax, VB6, SQL, PL/SQL, MySQL, SQL Server, OraOracle, Postgres, DB2 e Metodologia ágil.

Number of Pages:

148

Book language:

Portuguese

Published On:

2019-07-09

ISBN:

978-620-2-18372-7

Publishing House:

Novas Edições Acadêmicas

Keywords:

Árvore de decisão, Arvore de Decisão, Mineração de Dados, Imputação de valores, Medidas de interesse

Product category:

COMPUTERS / General