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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36917
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.creator | Rodrigues, Alecsander Guimarães | - |
dc.date.accessioned | 2023-02-02T19:12:22Z | - |
dc.date.available | 2023-02-02T19:12:22Z | - |
dc.date.issued | 2023-01-26 | - |
dc.identifier.citation | RODRIGUES, Alecsander Guimarães. Aplicação de análise de cluster em uma base de dados de escolas estaduais e municipais na região Sudeste. 2023. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36917 | - |
dc.description.abstract | The present work consisted in applying the fundamentals of cluster analysis through the combination of hierarchical and non-hierarchical algorithms. For this purpose, a database containing state and municipal public schools from the southeastern region of Brazil was used, in addition to the Python programming language for the practical part of the work. The objective of this work is to apply the principles and techniques of cluster analysis in an educational database, namely public schools of basic education in the Southeast region of Brazil, generating homogeneous groups of schools. It is concluded that it is possible to perform the segmentation of the data, with the generated groups having different characteristics among themselves. However, the hierarchical algorithm has a high computational cost and is not feasible for a large data set. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | UNIPAM - Centro Universitário de Patos de Minas | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Análise de agrupamento | pt_BR |
dc.subject | Cluster analysis | pt_BR |
dc.subject | Escolas públicas | pt_BR |
dc.subject | Public schools | pt_BR |
dc.subject | Desempenho escolar | pt_BR |
dc.subject | School performance | pt_BR |
dc.subject | Segmentação de dados | pt_BR |
dc.subject | Data segmentation | pt_BR |
dc.title | Aplicação de análise de cluster em uma base de dados de escolas estaduais e municipais na região Sudeste | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Lopes, José Eduardo Ferreira | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1181111177305483 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Gandolfi, Peterson Elizandro | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8009321964299536 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Paulo, Alex Fabianne de | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9690861410844635 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.resumo | O presente trabalho consistiu na aplicação dos fundamentos da análise de agrupamento, através da combinação dos algoritmos hierárquico e não hierárquico. Para este fim uma base de dados contendo escolas públicas estaduais e municipais da região Sudeste do Brasil foi utilizada, além da linguagem de programação Python na parte prática do trabalho. Objetiva-se com este trabalho, aplicar os fundamentos e técnicas de análise de agrupamentos em uma base dados educacionais, a saber, escolas públicas da educação básica da região Sudeste do Brasil, gerando grupos homogêneos de escolas.. Conclui-se que é possível fazer a segmentação dos dados, tendo os grupos gerados caraterísticas diferentes entre si, contudo, o algoritmo hierárquico tem um alto custo computacional e não é viável para um grande conjunto de dados. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Engenharia Mecatrônica | pt_BR |
dc.sizeorduration | 33 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 127966388 | - |
Aparece en las colecciones: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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AplicaçãoAnáliseCluster.pdf | TCC | 1.03 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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