Defesa de Dissertação de Mestrado do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação. Confira abaixo as informações da atividade
Aluno: Leandro de Oliveira Alfonso
Título: VISUALIZACAO DE DADOS FALTANTES PARA MELHORIA DA QUALIDADE DOS CONJUNTOS DE DADOS
Orientador: Dra. Isabel Harb Manssour
Banca Examinadora: Dra. Isabel Cristina Siqueira da Silva (UFCSPA), Dr. Duncan Dubugras Alcoba Ruiz (PPGCC/PUCRS)
Data: 26 de setembro de 2024
Local: Videoconferência
Horário: 14h
Resumo: O uso de representações visuais facilita a análise e interpretação dos dados, auxiliando a compreender os fenômenos atuais e ajudando na tomada de decisão. Porém, muitas vezes os conjuntos de dados podem estar incompletos ou com dados faltantes devido a vários fatores, tais como: procedimento incorreto durante coleta de dados, erros de formatação, processamento dos dados com falhas, entre outros. Podemos lidar de diferentes formas com dados
faltantes a fim de inferir maior precisão, omitindo-os ou até mesmo calculando novos valores substitutos. Este trabalho propõe um modelo de visualização interativa que integra inteligência artificial (IA) para auxiliar cientistas de dados no pré-processamento de conjuntos de dados incompletos, com foco na melhoria da qualidade dos dados. Um protótipo que foi implementado com base no modelo proposto, oferece suporte a decisões em tempo real, garantindo a integridade dos dados durante o processo analítico e possibilitando um gerenciamento eficiente por meio de metadados, que armazenam cada iteração do processo de visualização e tratamento. O modelo contribui para aumentar a precisão e a confiabilidade em conjuntos de dados incompletos.
