A Data-mining-based Methodology to support MV Electricity Customers' Characterization

This paper presents an electricity medium voltage (MV) customer characterization framework supportedby knowledge discovery in database (KDD). The main idea is to identify typical load profiles (TLP) of MVconsumers and to develop a rule set for the automatic classification of new consumers. To achieve ourgoal a methodology is proposed consisting of several steps: data pre-processing; application of severalclustering algorithms to segment the daily load profiles; selection of the best partition, corresponding tothe best consumers’ segmentation, based on the assessments of several clustering validity indices; andfinally, a classification model is built based on the resulting clusters. To validate the proposed framework,a case study which includes a real database of MV consumers is performed.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Diversidade de culturas organizacionais: obstáculos e desafios para a liderança de um mega agrupamento

Este projeto tem por base um problema identificado num mega agrupamento de um concelho do grande porto, criado em junho de 2012, e que se centra nas dificuldades de gestão e liderança de uma organização resultante da agregação de duas unidades com culturas organizacionais distintas. Na perspetiva de conhecermos e compreendermos o problema e respondermos ao nosso questionamento, optamos por uma metodologia qualitativa seguindo o método de um estudo de caso. No estudo empírico, cuja técnica de recolha foi um focus group, recolheram-se as perceções dos professores das unidades agregadas sobre a criação da nova organização, sobre o impacto nas identidades e culturas organizacionais, sobre a forma da procura de uma coesão no respeito pela diversidade e identificaram-se os quadros de referência das escolas que se agregaram. O estudo realizado permite reconhecer que as dificuldades ao nível da gestão e liderança se confinam mais na escola que perdeu a centralidade e que se sente numa posição periférica. Na elaboração do plano de ação recuperámos e valorizámos a ideia de que um modelo de liderança baseado em valores poderia ser um caminho para a unidade. Neste sentido o plano de ação, com base em alguns princípios de atuação e definição de estratégias tenta dar resposta à questão de partida e em congruência com um modelo de liderança por valores.

Text mining e twitter : o poder das redes sociais num mercado competitivo

Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

Saúde em Portugal : estudo das urgências hospitalares através do Data Mining

Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).

Informe mega

Banco del conocimiento

Informe de satisfacción modelo empresarial de gestión agroindustrial (MEGA)

Banco del conocimiento

Evaluación del evento MEGA Engrana tu cadena

Banco del conocimiento

Conferencia Entorno económico y actualidad - Desempeño macroeconómico y proyecciones - Lanzamiento del Ciclo V Empresas en Trayectoria Mega.

Foro sobre entorno económico a nivel mundial, sus tendencias para los próximos años y el impacto en el crecimiento empresarial. Conferencista: Doctor Sergio Clavijo, Presidente de la Asociación Nacional de Instituciones Financieras ANIF y Doctor Sergio Arango, Consultor Estratégico y Gestión Empresarial.

Investigating the potential of thecamoebians (testate amoebae) as bio-indicators of impact of oil sands mining operations on freshwater environments in Northeastern Alberta, Canada

Thecamoebian (testate amoeba) species diversity and assemblages in reclamation wetlands and lakes in northeastern Alberta respond to chemical and physical parameters associated with oil sands extraction. Ecosystems more impacted by OSPM (oil sands process-affected material) contain sparse, low-diversity populations dominated by centropyxid taxa and Arcella vulgaris. More abundant and diverse thecamoebian populations rich in difflugiid species characterize environments with lower OSPM concentrations. These shelled protists respond quickly to environmental change, allowing year-to-year variations in OSPM impact to be recorded. Their fossil record thus provides corporations with interests in the Athabasca Oil Sands with a potential means of measuring the progression of highlyimpacted aquatic environments to more natural wetlands. Development of this metric required investigation of controls on their fossil assemblage (e.g. seasonal variability, fossilization potential) and their biogeographic distribution, not only in the constructed lakes and wetlands on the oil sands leases, but also in natural environments across Alberta.

Glacial stratigraphy and micromorphology of the Pine Point Pb-­‐Zn mining district, Northwest Territories

This investigation aims to gain a better understanding of the glacial history of the Pine Point Mining district, Northwest Territories, by examining the sedimentological properties of the glacial sediments including, geochemical analysis, heavy mineral concentrate analysis, clast macro-­‐fabrics, pebble lithologies, and micromorphological investigation. Four till units were identified, and three were associated with identified erosional bedrock features and streamlined landforms in the area, indicating a minimum of three ice flow directions. Sedimentological properties suggest that these units were all Type-­B tectomict/mélange till, emplaced as part of a soft subglacial deformable bed. The lack of ice-­‐marginal advance and retreat sequences within the studied till, suggests the Middle Wisconsinan Laurentide Ice margin was likely north and west of the Pine Point area, as opposed to along the margin of the Canadian Shield and Western Sedimentary Basin where it has been suggested to have existed.

Union Pacific Railway from Kansas City , Omaha, St. Joseph to Denver, San Francisco, Portland, Helena, Butte, Boise, Leadville, Durango, Deadwood and all cities and mining camps in the west schedule

Union Pacific Railway from Kansas City , Omaha, St. Joseph to Denver, San Francisco, Portland, Helena, Butte, Boise, Leadville, Durango, Deadwood and all cities and mining camps in the west schedule, Jan. 15, 1882.

Travels in México, during the years 1843 and 44 ; including a description of California, the principal cities and mining districts of that republic the Oregón territory, etc.

UANL

McNeill's code : Arranged to meet the requirements of mi ning, metallurgical and civil engineers ; directors of mining, smetling and other companies...

UANL