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dc.contributor.advisorTOMAZELA, Maria das Graças Junqueira Machado-
dc.contributor.authorSANTIAGO, Andressa de Souza-
dc.contributor.authorSANTOS, Natalia Fiori dos-
dc.contributor.otherPONTES, Aldo Nascimento-
dc.contributor.otherARANTES, Janaine Cristiane de Souza-
dc.date.accessioned2024-12-18T12:02:18Z-
dc.date.available2024-12-18T12:02:18Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationSANTIAGO, Andressa de Souza; SANTOS, Natalia Fiori dos. Violência contra a mulher: uma análise dos casos registrados pelo SINAN de violência doméstica, sexual e/ou outras violências no estado de São Paulo utilizando mineração de dados, 2020. Trabalho de Conclusão de Curso. (Tecnologia em Análise de Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia "Dr. Archimedes Lammoglia", Indaiatuba, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/27477-
dc.description.abstractO Brasil tornou-se recentemente o 18º pais na América Latina a possuir uma lei específica para caso de violência doméstica e familiar contra a mulher, trata-se da Lei Maria da Penha, nomeada a partir de um caso de violência de gênero. Os casos de violência contra mulher aumentaram mais de 150% no Brasil entre 2016 e 2017. Esse aumento implica em vasta geração de dados sobre o tema. Desta forma, o uso das tecnologias de informação pode contribuir para melhorar a eficiência da gestão desses dados. A utilização de técnicas de mineração de dados possibilita a manipulação de grandes conjuntos de dados e a identificação de padrões novos e úteis nesses conjuntos. Assim o objetivo desse trabalho foi analisar e caracterizar possíveis agrupamentos que possam elucidar o comportamento dos casos de violência contra a mulher, descrever a situação dos casos, comparar perfis de agressão no Estado de São Paulo e com isso contribuir para a tomada de decisão nas ações e/ou políticas públicas de combate à violência contra mulher. A abordagem metodológica seguida foi a experimental. Inicialmente foram coletados dados do SINAN/DATASUS sobre Violência Doméstica, Sexual e outras violências sofridas pelo sexo feminino. Na sequência foram realizadas atividades de pré-processamento dos dados coletados, como seleção de atributos relevantes para o processo de mineração de dados, limpeza e transformação desses dados; aplicou-se então, por meio da ferramenta Weka, o método de mineração de dados chamado clusterização para facilitar a compreensão dos fatores que influenciam na violência contra a mulher. A análise dos clusters gerados foi feita com auxílio do software Microsoft Excel, com o qual foi possível calcular frequência absoluta e relativa e projetar gráficos. Os principais resultados mostram que há uma diferença entre cidade de porte médio, médio-grande e metrópole. As cidades médias foram caracterizadas por violência praticada por mulheres, em sua maioria autoprovocada, enquanto as cidades de porte médio grande e metrópole são caracterizadas por agressores homens com predomínio de cônjuge e ex-cônjuge e casos que ocorreram durante datas festivas de 2017 (ano novo e carnaval). Entre os clusters prevalece vítimas da etnia branca de 0 a 44 anos. Assim, a partir do conjunto de procedimentos realizados no processo de descoberta de conhecimento foi possível caracterizar grupos, comparar e analisar os casos de violência de gênero no Estado de São Paulo.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher105pt_BR
dc.subjectViolência na famíliapt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectLeipt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleViolência contra a mulher: uma análise dos casos registrados pelo SINAN de violência doméstica, sexual e/ou outras violências no estado de São Paulo utilizando mineração de dadospt_BR
dc.title.alternativeViolence against women: an analysis of cases registered by SINAN of domestic, sexual and/or other violence in the state of São Paulo using data miningpt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
dcterms.type-pt_BR
Appears in Collections:Trabalhos de Conclusão de Curso

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