Análise de dados em base da Guarda Municipal de Curitiba

Abstract

Resumo : O presente estudo utiliza técnicas de análise de dados na base de dados da Guarda Municipal de Curitiba por meio de estatística descritiva e mineração e dados, com ocorrências atendidas no período de 2009 até 2019. Foi utilizado o KDD (Knowledge-Discovery in Databases) com os algoritmos Rpart e Naïve Bayes para análise da base de dados. Para a aplicação dos algoritmos foi necessário realizar agrupamentos nas descrições das ocorrências atendidas resultando em duas bases de dados, uma base de dados agrupada manualmente e uma base de dados agrupada pelo K-Means. A base de dados agrupada pelo K- Means obteve uma taxa de acerto de 62% em ambos os algoritmos, superior aos resultados com a base de dados agrupada manualmente que obteve 46% na árvore de decisão e 48% no Naïve Bayes. O principal objetivo foi identificar tendências e padrões na base de dados. Como resultados, observou-se que sábado e domingo são os dias da semana que demandam maior atendimento às ocorrências; que a regional Matriz contém a maior parte das ocorrências (81.038); e foi identificada a média relativa de (21.791) ocorrências atendidas por mês. Finaliza com as contribuições como suporte à tomada de decisão na gestão urbana e indicativo para trabalhos futuros como aplicação de mapas interativos.