ABSTRACT
Objetivo: O objetivo é preparar dados de um PSS para facilitar a utilização por algoritmos de mineração de dados (MD) e demonstrar uma metodologia para sua preparação. Métodos: Os métodos utilizados para preparar os dados foram propostos por Fayyad: entender o domínio da aplicação; criação de um conjunto de dados alvo; limpeza dos dados, redução e projeção dos dados. Essa metodologia foi aplicada de forma iterativa e interativa: iterativa porque realizou-se consultas a analistas de domínio e interativa porque alguns processos se repetem no decorrer da preparação. Resultados: Conseguiu-se organizar os dados, originalmente em um banco de dados relacional, em apenas uma tabela e reduzir o número de atributos em mais de 50%, além reduzir a quantidade de instâncias em 14%. Conclusão: Demonstrou-se um pré-processamento sobre dados de um PSS e obteve-se dados adequados para serem utilizados por algoritmos de MD.
Objective: The goal is to prepare data from a HI to facilitate the use of data mining (DM) algorithms and demonstrate a methodology for preparation of such data. Methods: The methods used to prepare these data are the methods proposed by Fayyad: understanding the application domain, create a set of target data, data cleansing, data reduction and projection. This methodology are both iterative and interactive. It is iterative by interviews with the domain analysts. It is interactive because the processes are repeated during the preparation. Results: We managed to organize the data, originally in a relational database in just one table and reduce the number of attributes in more than 50%, and reduce the number of instances at 14%. Conclusion: It was shown a pre-processing data from a HI in which obtained data suitable for use by DM algorithms.
Objetivo: El objetivo es preparar a los datos de un soporte técnico para facilitar el uso de algoritmos de minería de datos (MD) y demostrar una metodología para la preparación de estos datos. Métodos: Los métodos utilizados para la preparación de estos datos son los métodos propuestos por Fayyad: comprender el dominio de aplicación, crear un conjunto de datos objetivo, la depuración de datos, reducción de datos y de proyección. Esta metodología se aplicó en una consulta es decir, de manera iterativa con los analistas y el área interactiva en la que los procedimientos se repitieron durante la preparación. Resultados: Se ha podido organizar los datos, originalmente en una base de datos relacional en una sola mesa y reducir el número de atributos en más del 50%, y reducir el número de casos en 14%. Conclusión: Los resultados confirman un pre-tratamiento de los datos de un soporte técnico y obtener datos adecuados para el uso de algoritmos de DM.