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DendroIDH: agrupando cidades por semelhança de indicadores / DendroHDI: clustering cities by similarity indicators / DendroIDH: intercalación de ciudades por indicadores de similitud
Afonso, Ricardo Alexandre; Cabral, Raquel da Silva; Garcia, Vinicius Cardoso; Álvaro, Alexandre.
  • Afonso, Ricardo Alexandre; Universidade Federal de Alagoas. Núcleo de Ciências Exatas. Arapiraca. BR
  • Cabral, Raquel da Silva; Universidade Federal de Alagoas. Núcleo de Ciências Exatas. Arapiraca. BR
  • Garcia, Vinicius Cardoso; Universidade Federal de Pernambuco. Centro de Informática. Recife. BR
  • Álvaro, Alexandre; Universidade Federal de São Carlos, Araraquara. Departamento de Computação. São Paulo. BR
J. health inform ; 8(supl.I): 907-913, 2016. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-906702
RESUMO

OBJETIVO:

as cidades inteligentes estão surgindo mediante a necessidade de otimização de recursos e ampliação do bem-estar dos seus habitantes. Atualmente não existem dados claros sobre como comparar cidades inteligentes com base em indicadores que utilizem dados públicos, principalmente na área de Saúde.

MÉTODO:

este trabalho propõe a utilização de indicadores de IDH para comparar estatisticamente e agrupar cidades com semelhança de indicadores, e assim, oferecer aos seus gestores, a possibilidade de adotar estratégias de gestão baseadas em visualização de dados dispostos em dendrogramas.

RESULTADO:

foram realizados cálculos com a utilização de uma ferramenta estatística embases de dados públicas para obter dendrogramas de dados.

CONCLUSÃO:

o agrupamento de cidades por semelhança de indicadores se mostrou promissor para comparar e medir cidades com semelhantes características.
ABSTRACT

OBJECTIVE:

Smart cities are emerging by the need to optimize resources and expansion of the welfare of its inhabitants. Currently there are no clear data on how to compare smart cities based on indicators using public data, especially in the health area.

METHOD:

this paper proposes the use of HDI indicators to compare statistically and grouptowns with similar indicators, and thus, offer its managers, the possibility of adopting management strategies based on data visualization arranged in dendrograms.

RESULT:

Calculations were performed using a statistical tool in public databases for dendrograms data.

CONCLUSION:

the grouping of cities by similarity indicators showed promise to compareand measure cities with similar characteristics.
Subject(s)

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Healthy City / Indicators (Statistics) / Data Mining Limits: Humans Language: Portuguese Journal: J. health inform Journal subject: Medical Informatics / Health Services / TECNOLOGIA Year: 2016 Type: Article / Congress and conference Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade Federal de Alagoas/BR / Universidade Federal de Pernambuco/BR / Universidade Federal de São Carlos, Araraquara/BR

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