EAP - DESCOBERTA DO CONHECIMENTO EM DADOS DAS ELEIÇÕES PARA O CARGO DE VEREADOR NOS MUNICÍPIOS DE...
1. Elementos Pós-textuais
1.1. anexos
1.1.1. <função para normalização dos dados>
1.1.2. <sript de limpeza 1>
1.1.3. <script de limpeza 2>
1.1.4. <script de limpeza 3>
1.1.5. <script de criação das tabelas e views>
1.2. Referências Bibliográficas
1.3. Índices
1.3.1. <índice de tabelas>
1.3.1.1. <tabela 1>
1.3.1.2. <tabela 2>
1.3.2. <Indice de Figuras>
1.3.2.1. <Figura 1>
1.3.2.2. <Figura 2>
2. Elementos Pré-textuais
2.1. Capa
2.2. Folha de Aprovação
2.3. Agradecimentos
2.4. resumo
2.5. abstract
2.6. Lista de Figuras
2.7. Lista de Tabelas
3. Integrantes
3.1. Adalberto Ribeiro Lima
3.2. Everton Martins da Silva
3.3. Renato Pinto
3.4. Rogério Araújo
4. Orientador
4.1. Roberto Angelo
5. Elementos Textuais
5.1. 1 - Introdução
5.1.1. <Siglas e Abreviações>
5.1.2. <Ferramentas Utilizadas>
5.2. 2 - Conceitos e Metodologias
5.2.1. As Eleições no Brasil e a Justiça Eleitoral
5.2.1.1. O Regime Político Brasileiro
5.2.1.2. O Processo Eleitoral Brasileiro
5.2.1.3. Legislação
5.2.1.4. Mandatos
5.2.1.5. Partidos Políticos
5.2.1.6. Funções e Atribuições dos Vereadores no Brasil
5.2.2. Descoberta do conhecimento em Bases de Dados
5.2.2.1. Elementos de Apoio a Análise de Dados
5.2.2.2. Etapas da Descoberta do Conhecimento
5.2.2.3. Problemas Inerentes ao Processo de Descoberta do Conhecimento
5.2.3. Data Mining
5.2.3.1. Tarefas de Data Mining
5.2.3.1.1. Classificação
5.2.3.1.2. Regressão
5.2.3.1.3. Extração de Regras
5.2.3.1.4. Agrupamento
5.2.3.2. Técnicas de Data Mining
5.2.3.2.1. Análise Exploratória de Dados
5.2.3.2.2. Modelagem de Dados
5.2.4. CRISP-DM
5.2.4.1. Entendimento do Negócio
5.2.4.2. Entendimento dos Dados
5.2.4.3. Preparação dos Dados
5.2.4.4. Modelagem
5.2.4.5. Avaliação
5.2.4.6. Distribuição
5.3. 3 - Entendimento do Negócio
5.3.1. Determinar os Objetivos do Negócio
5.3.2. Avaliação dos Recursos Atuais <ambiente>
5.3.3. Definição do Alvo
5.4. 4 - Entendimento dos Dados
5.4.1. Coleta dos Dados
5.4.2. Análise Exploratória dos Dados
5.4.3. Verificação da Qualidade dos Dados
5.5. 5 - Preparação dos Dados
5.5.1. Seleção e Limpeza de Dados
5.5.2. <criação de atributos derivados>
5.5.3. Preparação dos dados para <nome da técnica>
5.6. 6 - Modelagem
5.6.1. Escolha da Técnica de Modelagem
5.6.2. Gerar o Modelo de Teste e Treinamento
5.6.3. Parametrização dos algoritmos de Mineração de Dados
5.7. 7 - Avaliação
5.7.1. Avaliação do Algoritmo de <...>
5.7.2. Avaliação do Algoritmo de <...>
5.8. 8 - Aplicação
5.8.1. Website