Uma abordagem de Data Mining e Business Intelligence para otimização
Do processo produtivo e apoio à tomada de decisão na agroindústria
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A aplicação de técnicas de mineração de dados aliada ao business intelligence possibilita uma ampla visão sobre uma organização, a partir da descoberta de novos modelos de atuação, monitoramento e melhoria dos processos já existentes. Nesse contexto, este livro tem como objetivo a exploração de dados, para identificação de informações implícitas capazes de subsidiar o processo decisório. Para isto foi desenvolvido um mapeamento sistemático de literatura, tendo em vista, a apropriação de conhecimento literário capaz de auxiliar nas fases da metodologia CRISP-DM. Como ferr...
A aplicação de técnicas de mineração de dados aliada ao business intelligence possibilita uma ampla visão sobre uma organização, a partir da descoberta de novos modelos de atuação, monitoramento e melhoria dos processos já existentes. Nesse contexto, este livro tem como objetivo a exploração de dados, para identificação de informações implícitas capazes de subsidiar o processo decisório. Para isto foi desenvolvido um mapeamento sistemático de literatura, tendo em vista, a apropriação de conhecimento literário capaz de auxiliar nas fases da metodologia CRISP-DM. Como ferramenta de operação foram utilizados o Orange Data Mining, por apresentar-se como expansível e de baixo custo, além de suportar uma ampla variedade de técnicas de análise de dados, o Google Sheets e Power BI da Microsoft que contribuíram de forma efetiva para informatização e automatização do processo produtivo. O modelo gerado foi capaz de transformar o volume de dados em informações importantes e o DASHBOARD desenvolvido possibilitou a fácil interpretação dos resultados, influenciando positivamente nas decisões da gestão e gerando conhecimento agregado e de valor para a organização.
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