Skip navigation
  1. RI UFPE
  2. Trabalhos de Conclusão de Curso
  3. (CAC) Centro de Artes e Comunicação
  4. (CAC-DCI) - Departamento de Ciência da Informação
  5. TCC - Gestão da Informação
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62773

Compartilhe esta página

Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorÁVILA, Bruno Tenório-
dc.contributor.authorRIBAS, André Felipe Cicco-
dc.date.accessioned2025-04-30T15:17:17Z-
dc.date.available2025-04-30T15:17:17Z-
dc.date.issued2025-04-04-
dc.date.submitted2025-04-25-
dc.identifier.citationRIBAS, André Felipe Cicco. Descoberta e análise de padrões na base de dados de infrações de trânsito do Recife. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Gestão da Informação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62773-
dc.description.abstractEste trabalho investiga como a mineração de dados públicos sobre infrações de trânsito pode revelar padrões de comportamento na cidade do Recife. Utilizando dados do Portal de Dados Abertos do Recife, a pesquisa adota uma abordagem exploratória e descritiva, com o objetivo de descobrir e analisar os padrões identificados. A metodologia envolve a coleta e a mineração de dados, por meio do uso do algoritmo Apriori, com o intuito de identificar associações relevantes entre os registros de infrações de trânsito e variáveis temporais. Os resultados demonstram que as variáveis temporais influenciam significativamente os padrões de registros de infrações, possibilitando uma melhor compreensão das dinâmicas urbanas e contribuindo para o planejamento estratégico. Conclui-se que a mineração de dados pode colaborar para uma gestão urbana mais eficiente, promovendo transparência, conscientização e fornecendo subsídios para a formulação de políticas públicas.pt_BR
dc.format.extent70p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectpadrõespt_BR
dc.subjectenriquecimento de dadospt_BR
dc.subjectmineração de dados.pt_BR
dc.titleDescoberta e análise de padrões na base de dados de infrações de trânsito do Recifept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6175807313924123pt_BR
dc.description.abstractxThis study investigates how the mining of public data on traffic violations can reveal behavioral patterns in the city of Recife. Using data from the Recife Open Data Portal, the research adopts an exploratory and descriptive approach, aiming to discover and analyze identified patterns. The methodology involves the collection and mining of data through the use of the Apriori algorithm, with the objective of identifying relevant associations between traffic violation records and temporal variables. The results show that temporal variables significantly influence the patterns of recorded violations, enabling a better understanding of urban dynamics and contributing to strategic planning. It is concluded that data mining can support more efficient urban management by promoting transparency, raising public awareness, and providing a solid foundation for the development of public policies.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Sociais Aplicadas::Ciência da Informaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CAC-DCI) - Departamento de Ciência da Informaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CAC-Curso de Gestão da Informação – Bachareladopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0006-6580-6234pt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Gestão da Informação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC André Felipe Cicco Ribas.pdf4,8 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais

Ver licença
Mostrar registro simples do item Recomendar este item Visualizar estatísticas


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons