hjhjbhjhjb

DESCOBERTA DE CONHECIMENTO APLICADO A DADOS ELEITORAIS

sDESCOBERTA DE CONHECIMENTO APLICADO A DADOS ELEITORAIS
Claudio Tavares
Especialista em Banco de Dados, Unicenp. E-mail: clá[e-mail]

Daniel Bozza
Especialista em Banco de Dados, Unicenp. E-mail: [e-mail]

Frank Kono
Especialista em Banco de Dados, Unicenp. E-mail: [e-mail]23b

Resumo: Este artigo tem como objetivo encontrar uma possível tendência a ser observada, no tocante as pessoas que almejem se candidatar e conseqüentemente se eleger Deputado Estadual na cidade de Curitiba. Para alcançar o objetivo, será analisado e preparado um conjunto de dados que envolvem as eleições de 1994 e
1998 e posteriormente serão aplicadas algumas técnicas de Data Minining para que possam ser geradas regras de associações. Tais regras ou resultados serão analisados para então se determinar a existência ou não de tendências no tocante ao perfil dos candidatos ao cargo de suplente de Deputado Estadual na cidade de
Curitiba.Por fim serão apresentados os resultados encontrados, quer sejam eles confirmando uma certa tendência ou não.
Palavras-chave: Data Mining, Classificação, Algoritmo J48

1 INTRODUÇÃO
Inicialmente, será feita uma breve descrição do processo que envolve a descoberta de conhecimento, passando, posteriormente, para o desenvolvimento do trabalho, levando-se em consideração o cronograma, o escopo inicial do projeto, o negócio em questão e a parte lógica. A parte lógica será subdividida na busca da base de dados, que irá dar suporte a todo o processo de descoberta de conhecimento, bem como a geração do modelo de dado para o DW, a extração dos dados irrelevantes para o processo, a conseqüente limpeza e padronização dos dados, para que estes estejam adequados ao objetivo do trabalho.
Ainda, na parte lógica será abordado o item referente à geração do arquivo
.arff, tomando como base os dados disponíveis, bem como a escolha do método e