Padrões sazonais CID usando mineração visual dados
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Apresentação do TCC com o tema de mineração visual de dados
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- 1. DETECÇÃO DE PADRÕES DE SAZONALIDADE DO CID UTILIZANDO A MINERAÇÃO VISUAL DE DADOS ORIENTANDOS : Camila Chagas Igor Alves ORIENTADOR : Manoel Neto BACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
- 13. Conclusão
Notas do Editor
- IGOR -
- IGOR -
- IGOR - Uso para o auxilio na gerência hospitalar. Como plantões e férias dos médicos, controle do almoxarifado.
- IGOR - CID – Código Internacional de Doênças
- IGOR - A ferramenta atuará na etapa da mineração de dados. Pré-Processamento: Limpeza dos Dados Mineração de Dados: Processamento Pró-Processamento: Analista
- IGOR - Mineração de Dados é um conjunto de técnicas que visam buscar conhecimento pratico a partir de bases de dados. Associação: Utilizada quando o objetivo da mineração consistem em descobrir relacionamentos entre os dados Classificação: Utilizada para classificar os dados em grupo. Diagnósticos médicos podem usar esse modelo.
- IGOR - Mineração Visual de Dados consiste na união da técnica de mineração de dados com a técnica de visualização de dados da computação gráfica.
- JFreeChart: Não foi usado essa API, devido ao Prefuse já ter integrada uma metáfora visual com a técnica do TreeMap,facilitando assim o desenvolvimento da nova forma de visualização dos dados. Metáfora Disponíveis: TreeView, Congress,TreeMap, a do correio. GenePlot e o JfreeChart são mais usados para amostragem de dados matemáticos, gráficos de pizza entre outros. A API OntoCover separa os dados em formato de arvore dividindo os dados em ontologias para que seja possível a visualização de cada um dos dados
- Opinião do Prof. Nestor: Concordava que a ferramenta tinha aplicabilidade prática, sobre a interface da ferramenta o mesmo informou que ela era intuitiva depois de realizados os agrupamentos,informou que ficaria melhor se ao inves de digitasse a data fosse possível digitar o mês ou ano. Opinião do Prof. Gama: Em reunião com o especialista do domínio da ferramenta o Prof. Jaime Gama, foi questionada a maneira em que os dados estavam sendo visualizados e o porquê de um XML único para a visualização do LifeMiner Extends utilizando o LifeLines e para a visualização do LifeMiner Extends utilizando o TreeMap. E o mesmo informou que a maneira em que o XML foi construído estava confusa e sem seguir a estrutura dos dados disponibilizados.
- Marcos -> LifeMiner Jamile -> Ampliação do LifeMiner
- Ao longo desse projeto podemos adquirir um pouco da gama de conhecimento da área de mineração de dados. A ferramenta pode ser aplicada a área médica, para o gerenciamento hospitalar. Trabalhos futuros: Adequar a ferramenta a ler os dados diretamente do BD, visando possibilitar a utilização de uma quantidade maior de dados. Integrar as duas versões do LifeMiner durante esse semestre.