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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/26408
Título: | Aplicação de processo de descoberta de conhecimento utilizando dados de cana-de-açúcar de uma usina do estado de São Paulo |
Título(s) alternativo(s): | Application of the knowledge discovery process using sugarcane data from a plant in the state of São Paulo |
Autor(es): | ALMEIDA, Gabriel Santos de |
Orientador(es): | TOMAZELA, Maria das Graças Junqueira Machado |
Outro(s) contribuidor(es): | FUINI, Mateus Guilherme OLIVEIRA, Giovana Fadini de |
Tipo documental: | Monografia |
Palavras-chave: | Mineração de dados;Planejamento agrícola |
Data do documento: | 12-Dez-2012 |
Editor: | 105 |
Referência Bibliográfica: | ALMEIDA, Gabriel Santos de. Aplicação de processo de descoberta de conhecimento utilizando dados de cana-de-açúcar de uma usina do estado de São Paulo, 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Tecnologia em Informática) - Faculdade de Tecnologia "Dr. Archimedes Lammoglia", Indaiatuba, 2012. |
Resumo: | O Processo de Descoberta de Conhecimento se apresenta como alternativa ao uso de dados históricos e que antes não tinham utilidade prática. É um processo dividido em 3 etapas, sendo elas, Pré-processamento, Mineração de Dados e Pós-processamento. O objetivo neste trabalho é aplicar o processo aos dados de produtividade de uma usina de cana-de-açúcar do estado de São Paulo e retirar conhecimento válido e que influencie na produtividade. Para alcançar o objetivo, no Pré-processamento foram extraídos dados de safras de 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009 e 2009/2010 contidos em planilhas utilizando o SQL Server Integration Services, em conjunto com o SQL Server 2008 R2 como base de dados. Para etapa de mineração de dados foi utilizado o SQL Server Analysis Services e a tarefa de Classificação com o algoritmo Microsoft Decision Trees para geração de regras. A produtividade foi dividida em cinco faixas, sendo elas, Muito Baixa, Baixa, Média, Alta, Muito Alta. Foram testados alguns parâmetros do algoritmo e selecionado o que teve menor taxa de erros, que no conjunto de dados foi o método de divisão baseado em Entropia. Verificamos as regras com probabilidade maior que 80% de chance de retornar a produtividade como “Muito Alta”, e nela constatamos que atributos como “Estágio de corte”, “Solo”, “Variedade” e “FormulaAdubo”, influenciam diretamente na produtividade. Sendo possível recomendar a utilização de variedades específicas de cana-de-açúcar e adubos que mostraram ser eficientes em determinadas situações. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/26408 |
Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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