Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorTsunoda, Denise Fukumi, 1972-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Gestão da Informaçãopt_BR
dc.creatorCardoso, Erik Leãopt_BR
dc.date.accessioned2024-03-01T18:56:42Z
dc.date.available2024-03-01T18:56:42Z
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/70256
dc.descriptionOrientadora : Denise Fukumi Tsunodapt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação.pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo : 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.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectCinemapt_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectArvores de decisãopt_BR
dc.titleAnálise de dados no internet movie databasept_BR
dc.typeTCC Graduação Digitalpt_BR


Arquivos deste item

Thumbnail

Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)

Mostrar registro simples