Caracterização espacial utilizando indução orientada aos atributos no SOLAP+

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

A Clinical Support System Based on Quality of Life Estimation

Quality of life is a concept influenced by social, economic, psychological, spiritual or medical state factors. More specifically, the perceived quality of an individual's daily life is an assessment of their well-being or lack of it. In this context, information technologies may help on the management of services for healthcare of chronic patients such as estimating the patient quality of life and helping the medical staff to take appropriate measures to increase each patient quality of life. This paper describes a Quality of Life estimation system developed using information technologies and the application of data mining algorithms to access the information of clinical data of patients with cancer from Otorhinolaryngology and Head and Neck services of an oncology institution. The system was evaluated with a sample composed of 3013 patients. The results achieved show that there are variables that may be significant predictors for the Quality of Life of the patient: years of smoking (p value 0.049) and size of the tumor (p value < 0.001). In order to assign the variables to the classification of the quality of life the best accuracy was obtained by applying the John Platt's sequential minimal optimization algorithm for training a support vector classifier. In conclusion data mining techniques allow having access to patients additional information helping the physicians to be able to know the quality of life and produce a well-informed clinical decision.

User Profiling and Knowledge Extraction For Tourism

O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.

ViDi Stat

A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.

Diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos

Este documento foi redigido no âmbito da dissertação do Mestrado em Engenharia Informática na área de Arquiteturas, Sistemas e Redes, do Departamento de Engenharia Informática, do ISEP, cujo tema é diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos. O objetivo deste trabalho é produzir um método que permita diagnosticar automaticamente patologias cardíacas utilizando técnicas de classificação de data mining. Foram utilizados dois tipos de dados: sons cardíacos gravados em ambiente hospitalar e dados clínicos. Numa primeira fase, exploraram-se os sons cardíacos usando uma abordagem baseada em motifs. Numa segunda fase, utilizamos os dados clínicos anotados dos pacientes. Numa terceira fase, avaliamos a combinação das duas abordagens. Na avaliação experimental os modelos baseados em motifs obtiveram melhores resultados do que os construídos a partir dos dados clínicos. A combinação das abordagens mostrou poder ser vantajosa em situações pontuais.

Classificação de sons urbanos usando motifs e MFCC

A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.

Descoberta de Conhecimento em Dádivas de Sangue

Atualmente, são geradas enormes quantidades de dados que, na maior parte das vezes, não são devidamente analisados. Como tal, existe um fosso cada vez mais significativo entre os dados existentes e a quantidade de dados que é realmente analisada. Esta situação verifica-se com grande frequência na área da saúde. De forma a combater este problema foram criadas técnicas que permitem efetuar uma análise de grandes massas de dados, retirando padrões e conhecimento intrínseco dos dados. A área da saúde é um exemplo de uma área que cria enormes quantidades de dados diariamente, mas que na maior parte das vezes não é retirado conhecimento proveitoso dos mesmos. Este novo conhecimento poderia ajudar os profissionais de saúde a obter resposta para vários problemas. Esta dissertação pretende apresentar todo o processo de descoberta de conhecimento: análise dos dados, preparação dos dados, escolha dos atributos e dos algoritmos, aplicação de técnicas de mineração de dados (classificação, segmentação e regras de associação), escolha dos algoritmos (C5.0, CHAID, Kohonen, TwoSteps, K-means, Apriori) e avaliação dos modelos criados. O projeto baseia-se na metodologia CRISP-DM e foi desenvolvido com a ferramenta Clementine 12.0. O principal intuito deste projeto é retirar padrões e perfis de dadores que possam vir a contrair determinadas doenças (anemia, doenças renais, hepatite, entre outras) ou quais as doenças ou valores anormais de componentes sanguíneos que podem ser comuns entre os dadores.

ViDi Stat

A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.

Análise Exploratória do Índice de Desenvolvimento Humano: uma aplicação do Self Organizing Map na segmentação dos países

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.

Análise do impacto da publicidade na escolha do produto: um estudo com crianças

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Adapter module for self-learning production systems

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica, Sistemas e Computadores

Criação de clusters de clientes de um banco através do self-organizing maps hierárquico: comparação entre HSOM e SOM

Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Optimização de um plano de marketing directo para o sector da Banca

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Avaliação da evolução do perfil regional em inovação. O caso das regiões europeias 2003/2009

A inovação é considerada pelos economistas como fator determinante para o crescimento económico e social sustentável. No contexto da atual economia, global e marcada por uma profunda crise, torna-se imperativo compreender os padrões de inovação para suportar melhores políticas e respostas aos desafios que se impõem. Este entendimento conduz à ilação de que os desvios significativos no crescimento económico observado entre diferentes regiões são também explicados por diferenças espaciais nos padrões de inovação. Na sequência do exposto tem-se assistido a um renovado e crescente interesse no estudo da inovação numa perspetiva territorial e a uma crescente produção e disponibilização de dados para estudo e compreensão das suas dinâmicas. O objectivo principal da presente dissertação é demonstrar a utilidade de uma técnica de Data Mining, a rede neuronal Self Organizing Map, na exploração destes dados para estudo da inovação. Em concreto pretende-se demonstrar a capacidade desta técnica tanto para identificar perfis regionais de inovação bem como para visualizar a evolução desses perfis no tempo num mapa topológico virtual, o espaço de atributos do SOM, por comparação com um mapa geográfico. Foram utilizados dados Euronext relativos a 236 regiões europeias para os anos compreendidos entre 2003 e 2009. O Self Organizing Map foi construído com base no GeoSOM, software desenvolvido pelo Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação. Os resultados obtidos permitem demonstrar a utilidade desta técnica na visualização dos padrões de inovação das regiões europeias no espaço e no tempo.

Analysis of panoramio photo tags in order to extract land use information

In the recent past, hardly anyone could predict this course of GIS development. GIS is moving from desktop to cloud. Web 2.0 enabled people to input data into web. These data are becoming increasingly geolocated. Big amounts of data formed something that is called "Big Data". Scientists still don't know how to deal with it completely. Different Data Mining tools are used for trying to extract some useful information from this Big Data. In our study, we also deal with one part of these data - User Generated Geographic Content (UGGC). The Panoramio initiative allows people to upload photos and describe them with tags. These photos are geolocated, which means that they have exact location on the Earth's surface according to a certain spatial reference system. By using Data Mining tools, we are trying to answer if it is possible to extract land use information from Panoramio photo tags. Also, we tried to answer to what extent this information could be accurate. At the end, we compared different Data Mining methods in order to distinguish which one has the most suited performances for this kind of data, which is text. Our answers are quite encouraging. With more than 70% of accuracy, we proved that extracting land use information is possible to some extent. Also, we found Memory Based Reasoning (MBR) method the most suitable method for this kind of data in all cases.