dc.contributor.advisor | Tsunoda, Denise Fukumi, 1972- | pt_BR |
dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Gestão da Informação | pt_BR |
dc.creator | Cardoso, Erik Leão | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-03-01T18:56:42Z | |
dc.date.available | 2024-03-01T18:56:42Z | |
dc.date.issued | 2021 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/70256 | |
dc.description | Orientadora : Denise Fukumi Tsunoda | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação. | pt_BR |
dc.description | Inclui referências | pt_BR |
dc.description.abstract | Resumo : Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise na base de dados do IMDB com os títulos de estreia de filmes e séries entre 2015 até 2019 a fim de se identificar padrões e tendencias. O levantamento feito sobre o tema mostrou a falta de artigos sobre esse tema, em aplicar o conhecimento de Gestão da Informação na área de entretenimento, e foi o motivador para a realização do presente estudo. O método utilizado nesta pesquisa foi o KDD (Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados), por meio da seleção dos dados, pré processamento, transformação, mineração de dados e a avaliação das informações. Primeiramente, para realizar a análise da base de dados foi feita a delimitação do que seria utilizado e analisado na base de dados e assim selecionados quais arquivos do IMDB seriam utilizados. Depois de fazer a seleção foram unificados os dois arquivos, gerando uma base de dados única. Após gerar a base de dados foram realizadas limpezas de dados e normalizações com o intuito de poder analisar com estatísticas e mineração de dados. Para a realização das estatísticas, primeiramente foi identificado que a maior parte dos atributos são qualitativos e utilizou-se como ferramenta o Excel. Na mineração de dados foram selecionados os algoritmos de Árvore de Decisão e Naïve Bayes ambos executados no RStudio. A execução da Árvore de Decisão e do Naïve Bayes na base de dados mostrou que em ambos tiveram uma taxa de acerto de aproximadamente 70%. O trabalho encerra com os objetivos alcançados e com ideias de utilização de outras ferramentas, algoritmos com objetivo de comparar resultados. | pt_BR |
dc.format.extent | 1 recurso online : PDF. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.subject | Banco de dados | pt_BR |
dc.subject | Cinema | pt_BR |
dc.subject | Mineração de dados (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Arvores de decisão | pt_BR |
dc.title | Análise de dados no internet movie database | pt_BR |
dc.type | TCC Graduação Digital | pt_BR |