Publication
Ferramenta de Data Mining para Dados Educacionais
| datacite.subject.fos | Sistemas Computacionais | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Gomes, Elsa Maria de Carvalho Ferreira | |
| dc.contributor.author | Vieira , Diogo Manuel Pereira | |
| dc.date.accessioned | 2019-06-11T09:52:42Z | |
| dc.date.available | 2019-06-11T09:52:42Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Data mining representa o processo desenvolvido para examinar grandes quantidades de dados e também se refere a uma coleção de ferramentas usadas para executar o seu processo. As regras de associação são uma tarefa importante no processo de data mining que consiste em retirar informação sobre as relações presentes nos dados analisados. Existem vários algoritmos para o tratamento e exploração das regras de associação que, por norma, geram um número de regras substancialmente grande, tornando assim o processo de pósprocessamento das regras uma tarefa mais complicada e morosa. Na presente dissertação foi efetuado um estudo sobre o processo de data mining na educação, o processo de extração de regras de associação e os seus algoritmos e, no final, foi desenvolvida uma ferramenta que permite gerar e explorar regras de associação a partir de um conjunto de dados. A ferramenta desenvolvida, denominada Ferramenta de Exploração de Regras de Associação (FERA), tem como objetivo auxiliar o utilizador a gerar regras mais interessantes, visualizando as regras geradas através de gráficos e navegando por essas mesmas regras. A ferramenta é facilmente extensível, dispondo de vários tipos de visualização, dando a possibilidade ao utilizador de guardar a informação gerada. Na presente dissertação é efetuado uma avaliação da ferramenta desenvolvida a dados educacionais, de forma a demonstrar a utilidade desta e o seu propósito. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Data mining represents the process designed to examine large amounts of data and refers to a collection of tools used to run your process. The Association Rules are an important task in the data mining process, which consists of extracting information about the relationships present in the analyzed data. There are several algorithms for handling and exploiting Association Rules which, as a rule, generate a substantially large number of rules, thus making the process of post-processing rules a more complicated and time-consuming task. In this dissertation, a study was carried out on the data mining process in education, the process of extracting Association Rules and their algorithms and, in the end, a tool was developed that allows generating and exploring Association Rules from a set of data. The developed tool, called FERA, aims to help the user to generate more interesting rules, visualizing the rules generated by graphs and navigating the same rules. The tool is easily extensible, having several types of visualization, allowing the user to save the generated information. In this dissertation is made an evaluation of the application on educational data, in order to demonstrate the benefit of it and its purpose. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202166139 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/13940 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Data mining | pt_PT |
| dc.subject | FERA | pt_PT |
| dc.subject | RStudio | pt_PT |
| dc.subject | Regras de associação | pt_PT |
| dc.subject | Association rules | pt_PT |
| dc.title | Ferramenta de Data Mining para Dados Educacionais | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |