Knowledge discovery in a direct marketing case using least squares support vector machines

2001 ◽  
Vol 16 (9) ◽  
pp. 1023-1036 ◽  
Author(s):  
S. Viaene ◽  
B. Baesens ◽  
T. Van Gestel ◽  
J. A. K. Suykens ◽  
D. Van den Poel ◽  
...  
Keyword(s):  
Support Vector Machines ◽  
Least Squares ◽  
Knowledge Discovery ◽  
Direct Marketing ◽  
Support Vector ◽  
Vector Machines

scholarly journals Proposta de metodologia para a criação de etiqueta de classificação – estudo de caso: desempenho escolar

2016 ◽  
Vol 23 (1) ◽  
pp. 177-191
Author(s):  
Anderson Roges Teixeira Góes ◽  
Maria Teresinha Arns Steiner
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Support Vector Machines ◽  
Knowledge Discovery ◽  
Knowledge Discovery In Databases ◽  
Support Vector ◽  
Vector Machines

Resumo A qualidade na educação tem sido objeto de muita discussão, seja nas escolas e entre seus gestores, seja na mídia ou na literatura. No entanto, uma análise mais profunda na literatura parece não indicar técnicas que explorem bancos de dados com a finalidade de obter classificações para o desempenho escolar, nem tampouco há um consenso sobre o que seja “qualidade educacional”. Diante deste contexto, neste artigo, é proposta uma metodologia que se enquadra no processo KDD (Knowledge Discovery in Databases, ou seja, Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) para a classificação do desempenho de instituições de ensino, de forma comparativa, com base nas notas obtidas na Prova Brasil, um dos itens integrantes do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) no Brasil. Para ilustrar a metodologia, esta foi aplicada às escolas públicas municipais de Araucária, PR, região metropolitana de Curitiba, PR, num total de 17, que, por ocasião da pesquisa, ofertavam Ensino Fundamental, considerando as notas obtidas pela totalidade dos alunos dos anos iniciais (1º. ao 5º. ano do ensino fundamental) e dos anos finais (6º. ao 9º. ano do ensino fundamental). Na etapa de Data Mining, principal etapa do processo KDD, foram utilizadas três técnicas de forma comparativa para o Reconhecimento de Padrões: Redes Neurais Artificiais; Support Vector Machines; e Algoritmos Genéticos. Essas técnicas apresentaram resultados satisfatórios na classificação das escolas, representados por meio de uma “Etiqueta de Classificação do Desempenho”. Por meio desta etiqueta, os gestores educacionais poderão ter melhor base para definir as medidas a serem adotadas junto a cada escola, podendo definir mais claramente as metas a serem cumpridas.

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