MINERAÇÃO DE DADOS PARA OBTENÇÃO DE CONHECIMENTO EM BIG DATA

Abstract

O grande volume de dados gerados pelos mais diversos sistemas de informações, em geral, inviabiliza a possibilidade de análise humana em um prazo razoável, sendo dificultada a identificação de relações entre dados, com padrões novos úteis e válidos sobre o comportamento ou opinião do usuário ou também que forneçam informações que possam impulsionar a melhoria de processos dentro de uma organização e fornecer a obtenção de conhecimento aplicável tanto nas áreas de pesquisas científicas ou para às áreas voltadas para a inteligência de negócios. Este trabalho teve como o principal o objetivo de avaliar e analisar a potencialidade da integração das ferramentas de código aberto WEKA e Linguagem R na construção de uma aplicação escrita na linguagem de programação JAVA para a obtenção e geração de conhecimento através da Mineração de Dados, análise estatística, representação gráfica e identificação de padrões inter-relacionados detectando relações que contribuam e auxiliem a tomada de decisões e a extração de conhecimento em grandes bases de dados. Tomando como base, dados de opiniões de usuários de redes sócias, e tendo como escolha para a extração desses dados a rede social de micro-blogging Twitter.