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

Roteiro

• Objetivo do Projeto

• CID

• KDD

• Mineração de Dados

• Mineração Visual de Dados

• Técnicas e Tecnologias Utilizadas

• O que é o LifeMiner

• O que é o LifeMiner Extends

• Testes

• Trabalhos Correlatos

• Conclusão

Objetivo do Projeto

• Detectar padrões de sazonalidade dentro da base de dados do CID em grandes

hospitais.

CID

• O que significa a sigla CID?

• Por que foi criado?

• Como deve ser usada?

Receita com CID

KDD(Knowledge Discovery in Databases)

• O que é KDD?

• Quais as suas etapas?

Mineração de Dados

• O Que é a Mineração de Dados?

• Técnicas Existentes– Associação– Classificação– Entre Outras

Mineração Visual de Dados

• Mineração de Dados x Mineração Visual de Dados

• Técnica Utilizada– Hierárquica

Técnicas e Tecnologias Utilizadas

• API de Desenho Prefuse

• Metáfora Visual do TreeMap

O que é o LifeMiner

• JFreeChart

• LifeLines

• Entrada de Dados

O que é o LifeMiner Extends

• Como foi Construído?

• Por que usar o Prefuse em vez do JFreeChart?

• Quais as metáforas de visualização disponíveis?

LifeMiner Extends

Testes do LifeMiner

• Testes de Funcionalidades

• A Ferramenta foi apresentada para 2 especialistas do domínio da aplicação.

Trabalhos Correlatos

• Marcos Almeida e Iulo Gurgel

• André Almeida, Jamile Lebre e Micheel Pedreira

Conclusão