Registro fonte: Análise exploratória de dados: limpeza, manipulação e pré-processamento aplicado a dataset de perfil de atendimento nas unidades de saúde da cidade de Curitiba

Análise exploratória de dados: limpeza, manipulação e pré-processamento aplicado a dataset de perfil de atendimento nas unidades de saúde da cidade de Curitiba

The work object of this study encompasses two main aspects, data science and the service profile of healthcare units in the city of Curitiba. It consists of the application of exploratory data analysis, focused on the importance of quality in the initial stages as a prerequisite for an efficient mod...

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Autor principal:	Vieira, Fernanda Cristina
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Áreas de serviço de saúde Aprendizado de máquinas Banco de dados Health service areas Machine learning Data bases CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28046
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id	riut-1-28046
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spelling	riut-1-280462022-04-15T06:07:38Z Análise exploratória de dados: limpeza, manipulação e pré-processamento aplicado a dataset de perfil de atendimento nas unidades de saúde da cidade de Curitiba Exploratory data analysis: cleaning, manipulation and preprocessing applied to the care profile dataset in the Curitiba city health units Vieira, Fernanda Cristina Almeida, Leandro Batista de Almeida, Leandro Batista de Berardi, Rita Cristina Galarraga Mendes, Christian Carlos de Souza Áreas de serviço de saúde Aprendizado de máquinas Banco de dados Health service areas Machine learning Data bases CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA The work object of this study encompasses two main aspects, data science and the service profile of healthcare units in the city of Curitiba. It consists of the application of exploratory data analysis, focused on the importance of quality in the initial stages as a prerequisite for an efficient modeling of Machine Learning later. When analyzing a dataset, it is possible to obtain important information, which will serve to identify patterns, characteristics and associations between the data. However, the large volume of information can make the process difficult, só the combination of exploratory analysis and visualization techniques are essential to achieve good results. This work presents some techniques for cleaning, manipulating and exploratory data analysis. O objeto de trabalho desse estudo abrange duas vertentes principais, a ciência de dados e o perfil de atendimento das unidades de saúde da cidade de Curitiba. Consiste na aplicação de análise exploratória de dados, focada na importância da qualidade das etapas iniciais como pré-requisito para posteriormente uma modelagem eficiente de Machine Learning. Ao analisar um dataset é possível obter informações importantes, que servirão para identificar padrões, características e associações entre os dados. Porém o grande volume de informações pode dificultar o processo, sendo assim, a combinação de análise exploratória e técnicas de visualização são essenciais para chegar a bons resultados. Este trabalho apresenta algumas técnicas de limpeza, manipulação e análise exploratória de dados. 2022-04-14T15:48:39Z 2022-04-14T15:48:39Z 2021-08-09 specializationThesis VIEIRA, Fernanda Cristina. Análise exploratória de dados: limpeza, manipulação e pré-processamento aplicado a dataset de perfil de atendimento nas unidades de saúde da cidade de Curitiba. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28046 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Ciência de Dados e suas Aplicações UTFPR
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description	The work object of this study encompasses two main aspects, data science and the service profile of healthcare units in the city of Curitiba. It consists of the application of exploratory data analysis, focused on the importance of quality in the initial stages as a prerequisite for an efficient modeling of Machine Learning later. When analyzing a dataset, it is possible to obtain important information, which will serve to identify patterns, characteristics and associations between the data. However, the large volume of information can make the process difficult, só the combination of exploratory analysis and visualization techniques are essential to achieve good results. This work presents some techniques for cleaning, manipulating and exploratory data analysis.
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Análise exploratória de dados: limpeza, manipulação e pré-processamento aplicado a dataset de perfil de atendimento nas unidades de saúde da cidade de Curitiba

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