946 2832 1 PB

CDD: 005

MINERAÇÃO DE DADOS E PÓS-PROCESSAMENTO
EM PADRÕES DESCOBERTOS
DATA MINING AND POS-PROCESSING IN PATTERNS DISCOVERABLE
Leonardo Aparecido de Almeida Calil1, Deborah Ribeiro Carvalho1,2, Celso
Bilynkievycz dos Santos3, Maria Salete Marcon GomesVaz4
1
2
3

4

Universidade Tuiuti do Paraná, Curitiba-PR
Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social - IPARDES, Curitiba-PR
Universidade Estadual de Ponta Grossa - UEPG, UTFPR - Ponta Grossa-PR e Centro
Universitário Claretiano, Batatais-SP
UEPG. E-mails: [e-mail], [e-mail], [e-mail], [e-mail]

Recebido para publicação em 15/10/2008
Aceito para publicação em 30/11/2008

RESUMO
Com o crescente aumento da quantidade de dados armazenados, acresce também a possibilidade de obtenção de informações preciosas pelos gestores, porém, muitas vezes, o seu volume inviabiliza a percepção e avaliação, por ultrapassar a capacidade humana de análise e interpretação. Uma das alternativas para facilitar esta atividade é a adoção do processo KDD – Knowledge Discovery in
Database, que preve três etapas: Pré-processamento, Mineração de Dados e Pósprocessamento. Este artigo apresenta e discute as etapas de Mineração de Dados e Pós-processamento, não apenas em nível conceitual, mas também facilitando a compreensão a partir de exemplos construídos em cada situação.
Palavras-chave: Descoberta de conhecimento. Avaliação. Apoio à decisão.

ABSTRACT
The possibilities of obtaining valuable information by managers is growing as the number of stored data is increasing. However, sometimes, the huge amount of data makes impracticable to evaluate and understanding it. One of the ways to facilitate this activity is to adopt the KDD (Knowledge Discovery in Database) process, which has three stages: previous data processing; data mining and post data processing. The present article has the aim to discuss the stages of data mining and post data processing not only on the conceptual