sdescoberta DE CONHECIMENTO APLICADO A DADOS ELEITORAIS

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "sdescoberta DE CONHECIMENTO APLICADO A DADOS ELEITORAIS"

Transcrição

1 sdescoberta DE CONHECIMENTO APLICADO A DADOS ELEITORAIS Claudio Tavares Especialista em Banco de Dados, Unicenp. Daniel Bozza Especialista em Banco de Dados, Unicenp. Frank Kono Especialista em Banco de Dados, Unicenp. Resumo: Este artigo tem como objetivo encontrar uma possível tendência a ser observada, no tocante as pessoas que almejem se candidatar e conseqüentemente se eleger Deputado Estadual na cidade de Curitiba. Para alcançar o objetivo, será analisado e preparado um conjunto de dados que envolvem as eleições de 1994 e 1998 e posteriormente serão aplicadas algumas técnicas de Data Minining para que possam ser geradas regras de associações. Tais regras ou resultados serão analisados para então se determinar a existência ou não de tendências no tocante ao perfil dos candidatos ao cargo de suplente de Deputado Estadual na cidade de Curitiba.Por fim serão apresentados os resultados encontrados, quer sejam eles confirmando uma certa tendência ou não. Palavras-chave: Data Mining, Classificação, Algoritmo J48 1 INTRODUÇÃO Inicialmente, será feita uma breve descrição do processo que envolve a descoberta de conhecimento, passando, posteriormente, para o desenvolvimento do trabalho, levando-se em consideração o cronograma, o escopo inicial do projeto, o negócio em questão e a parte lógica. A parte lógica será subdividida na busca da base de dados, que irá dar suporte a todo o processo de descoberta de conhecimento, bem como a geração do modelo de dado para o DW, a extração dos dados irrelevantes para o processo, a conseqüente limpeza e padronização dos dados, para que estes estejam adequados ao objetivo do trabalho. Ainda, na parte lógica será abordado o item referente à geração do arquivo.arff, tomando como base os dados disponíveis, bem como a escolha do método e algoritmo, que serão utilizados sobre os dados para a busca do conhecimento. Mais especificamente, no caso do algoritmo, será feita uma descrição em relação ao seu funcionamento e parâmetros que podem ser alterados e seus efeitos. Tendo sido gerados os arquivos.arff, imprescindíveis para a utilização no weka, será, então, feita uma explanação sobre a ferramenta weka e demonstrado como utilizá-la. Muitos serão os resultados gerados pelo weka, e, por causa disso, : 54-94

2 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank será dada à devida atenção a uma explanação sobre como interpretar os resultados do weka. Por fim, o(s) arquivo(s).arff serão aplicados no weka e os resultados serão gerados, dando início, então, a toda uma explanação e interpretação sobre os resultados a fim de encontrar uma possível tendência em relação aos dados, a qual é: Será que pode-se determinar um padrão, uma semelhança no perfil dos candidatos que conseguem ser eleitos ao cargo de deputado estadual na cidade de Curitiba? 2 O PROCESSO DE DESCOBERTA DE CONHECIMENTO DO DATA MINING (DM) A análise das grandes quantidades de dados armazenadas nos SGBD s, visando encontrar informações estratégicas não conhecidas, tem exigido técnicas mais adequadas, sendo que o processo de DM permite em suas várias etapas extrair tais informações. De forma macro, pode-se definir o processo de DM como: - definição do problema; - pré-processamento dos dados; - mineração (analise) dos dados; - interpretação. FIGURA 1: ETAPAS NO PROCESSO DE DM 55

3 A figura acima demonstra, de forma gráfica, o processo da descoberta de conhecimento, onde cada parte da figura representa: -Dados: conjunto de dados armazenados em uma ou mais base(s) de dados, os quais são a matéria prima de todo o processo de Data Mining. - Dados Selecionados: de todos os dados disponíveis será separado um conjunto que contenha os dados que sejam relevantes para a questão, dúvida, informação estratégica que se pretende obter. - Dados processados: todos os dados selecionados serão previamente préprocessados, ou seja, serão tratados, limpos consistidos, visando à remoção de qualquer ruído nos dados. - Dados Transformados: depois de processados ou tratados, os dados serão formatados de forma a adequá-los à ferramenta de mineração ( weka ). - Padrões: os dados transformados aplicados aos algoritmos previamente escolhidos na ferramenta de mineração ( weka ) irão resultar em padrões, regras, gráficos, dados numéricos, os quais serão analisados exaustivamente. -Conhecimento: analisando os padrões gerados pelos algoritmos, possivelmente serão encontradas as informações estratégicas não conhecidas. 3 PLANEJAMENTO E DESCRIÇÃO DO PROCESSO DE DESCOBERTA DO CONHECIMENTO 3.1 CRONOGRAMA O cronograma abaixo representa as várias atividades que envolveram o processo de DM neste artigo. 56

4 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank FIGURA 2 CRONOGRAMA Onde: - Tarefa: refere-se à atividade executada; - Etapa: refere-se à relação atividade * etapa descrita no item 2 deste artigo; - Semana/Dias: tempo em semanas para a execução da atividade As tarefas executadas foram as seguintes: - entender o funcionamento do weka: inicialmente, a ferramenta do weka era desconhecida pelo grupo; - escrever o artigo: este processo deu-se durante todo o tempo do trabalho; - buscar o problema a ser resolvido: o grupo não tinha bem claro o problema que pretendia resolver; - encontrar a(s) base(s) de dados: após definir o problema, deu-se início a busca pela(s) base(s) de dados que conteriam os dados necessários para o trabalho; - modelar os dados: desenhar o modelo de dados; - limpar os dados: tratar os dados adequadamente; 57

5 - trabalhar os dados: alguns dados, como idade e qtd. de votos, tiveram seus valores alterados para uma faixa de números; - gerar arquivo.arff: geração do arquivo.arff; - aplicar o arquivo.arff ao algoritmo: aplicar os algoritmos sobre os arquivos.arff; 3.2 O ESCOPO INICIAL DO PROJETO De posse das bases de dados referentes às eleições de 1994, 1996 e 1998, as quais contemplavam os cargos de Deputado Estadual, Deputado Federal, Senador, Prefeito, Governador e Presidente de todos os municípios do País, entendeu-se que a abrangência era muito grande. A partir deste momento, muitas foram as mudanças no escopo, as quais são melhores identificadas na figura 2 - Cronograma, pois as tarefas marcadas no cronograma em azul representam o clico de extração e interpretação dos dados devido às alterações no escopo. Abaixo são listadas as várias alterações: 1ª - a idéia era a de se trabalhar como todos os registros relacionados com o cargo de Deputado Estadual a nível nacional. 2ª - posteriormente, a idéia foi alterada para se trabalhar somente com os registros relacionados com o cargo de Deputado Estadual do Estado do Paraná. 3ª - finalmente, decidiu-se trabalhar somente com os registros relacionados com o cargo de Deputado Estadual da cidade de Curitiba. O motivo para tantas alterações foi que, ao aplicar o arquivo.arff no weka, os resultados eram muito abrangentes, ou seja, muitos eram os cargos ou muitas eram as cidades e a interpretação tornou-se inviável. Analisando que, para cada uma das alterações, era necessário voltar ao item de extração de dados (vide figura 2 - Cronograma ), pode-se afirmar que o trabalho era exaustivo, as mudanças não foram fáceis, pois o retrabalho custou muito tempo e esforço. 58

6 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank 3.3 ANÁLISE DO NEGÓCIO O negócio em questão, neste artigo, é o de se analisar os dados disponibilizados na(s) base(s) de dados, referentes aos candidatos ao cargo de Deputado Estadual na cidade de Curitiba e verificar se existe alguma tendência de perfil para que um candidato possa garantir a sua eleição. 3.4 ANÁLISE LÓGICA Este item será subdividido para contemplar o detalhamento de várias etapas, desde a busca dos dados até a geração dos resultados pelo(s) algoritmo(s) do weka Busca da(s) base(s) de dados O(s) banco(s) de dado(s) foram encontrados no seguinte link: Os dados estavam distribuídos em bases de dados distintas, ou seja, uma base para cada um dos anos (1994, 1996 e 1998), logo foram feitos os downloads dos seguintes arquivos: 1º donwload C.exe (Banco de Dados 1994 completo) tamanho instalado 30,90 mb qtd. de linhas na tab_candidato era de ; 2º download C.exe (Banco de Dados 1996 completo) tamanho instalado 54,00 mb qtd. de linhas na tab_candidato era de ; 3º download C.exe (Banco de Dados 1998 completo) tamanho instalado 35,34 mb qtd. de linhas na tab_candidato era de É importante salientar, que os dados acima referem-se à base de dados completa, ou seja, todos os registros a nível nacional, contendo todos os cargos e cidades. Posteriormente, os arquivos foram descompactados e gerado, para cada um dos anos (1994, 1996 e 1998), um arquivo.mdb. 59

7 A figura abaixo representa o modelo de dados do(s) banco(s), sendo que este modelo é idêntico para os três anos ( 94, 96 e 98 ): FIGURA 3 MODELO DE DADOS ORIGINAL FONTE: Os autores Gerando o Modelo de Dados para o DW Analisando o modelo da figura 3 Modelo de Dados original, foi feita uma análise de todas as tabelas e seus atributos e, de acordo com o escopo do artigo, ou seja, a pergunta que se pretende responder, vide item 3.3, foi identificado que muitos dados das tabelas do modelo original eram desnecessárias para o novo modelo. A partir deste momento, foi gerado um novo modelo de dados, o qual irá suportar os dados necessários para que se possa encontrar a resposta deste artigo: 60

8 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank FIGURA 4 MODELO DE DADOS DO DW ELEIÇÕES É importante salientar, que nem todos os atributos descritos no modelo de dados do DW irão aparecer no arquivo que será utilizado no weka, mas todos os atributos serão necessários para a geração da tabela TAB_WEKA, conforme descrita no modelo de dados o anexo 1, pois esta tabela irá conter todos os dados que, posteriormente, serão exportados e que darão origem ao arquivo (.arff ), o qual será utilizado no weka Extração de Dados Os dados continuarão sendo trabalhados de forma distinta, ou seja, para cada ano será criado um novo modelo de dados e um arquivo (.arff). De acordo com o modelo de dados do DW e com as três etapas descritas no item 3.2 Escopo Inicial do Projeto, foram, então, gerados as seguintes bases de dados: - eleicoes_1994.mdb - eleicoes_1996.mdb - eleicoes_1998.mdb Estas bases, inicialmente, continham todos os valores para o atributo cargo (dep. Estadual, prefeito, etc) para a cidade de Curitiba. Após as alterações de 61

9 escopo, foram, então, geradas novas bases de dados para a cidade de Curitiba e para o cargo de Deputado Estadual. - eleicoes_1994.mdb (359 registros) - eleicoes_1998.mdb ( 411 registros ) Totalizando 770 registros, os quais irão compor o arquivo (.arff ) final. Abaixo, relacionam-se alguns dos motivos para se trabalhar com os dados em bases diferentes: - por exemplo, na tabela profissão do ano de 1994 tinha-se advogado com o valor 1, para a chave primária; e, no ano de 1996, tinha-se advogado com o valor de 7, como chave primária. Este problema de atributos iguais com valores de chaves primárias diferentes foi identificado em outras tabelas. Realizar um mapeamento de-para entre as tabelas seria muito custoso e, por isso, decidiu-se manter os dados em bancos distintos. Na tabela abaixo, pode-se visualizar com mais detalhes a tabela de dados do WEKA TABELA 1 TABELA DE DADOS DO WEKA Atributo Tipo dados Descrição NOMSEXO varchar Armazena a descrição do sexo NOMGRAINS Varchar Armazena a descrição do grau de instrução (escolaridade) NOMESTCIV Varchar Armazena a descrição do est.civil NOMPROFIS Varchar Armazena a descrição da profissão SGLPAR Varchar Armazena a sigla do partido NOMSITUA Varchar Armazena a situação do candidato ANOELEIC Integer Armazena o ano de eleição NOMCAR Varchar Armazena o nome do cargo FAIXAIDADE Integer Armazena a faixa de idade FAIXAVOTOS integer Armazena a faixa de votos Limpeza dos Dados Abaixo, serão descritos os tratamentos ou limpeza as quais os dados foram submetidos. Foram removidos os espaços em branco na descrição dos atributos por exemplo: 62

10 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank - Na tabela profissão, o atributo profissão continha o seguinte valor (auxiliar de escritório), sendo que este valor foi substituído por (auxiliardeescritorio) Foram removidos os acentos: - Na tab_profissao, o atributo profissão continha o seguinte valor (médico) e foi substituído por medico sem o acento (as não acompanham o atributo). Este item ii refere-se ao tratamento feito para a remoção de acentos e caracteres especiais dos valores dos atributos. Foram padronizados os valores dos atributos: - No banco eleicao_1994.mdb tab_profissao, o atributo profissão continha o seguinte valor ( funcionário público ) e, no banco eleicao_1996.mdb tab_profissao, o atributo profissão continha o seguinte valor (func. Público), foi feito um tratamento para que, em ambos os bancos, o valor fosse substituído por ( funcpublico). Estes tratamentos foram feitos em todas as tabelas/atributos para que todos os dados estivessem padronizados Geração dos dados Conforme descrito no item foi criada uma tabela chamada TAB_WEKA, a qual irá armazenar todos os dados que, posteriormente, serão exportados para a criação do arquivo (.arff ). Neste momento, foram montados os sql s que irão gerar a massa de dados para popular a TAB_WEKA.mdb (formato de banco Access). Abaixo, serão descritos os passos para a geração dos dados na TAB_WEKA: - Inicialmente, foi criada uma consulta para visualização dos dados, conforme a figura do anexo nº 1 Tabela de dados do weka. Feita uma conferência do resultado gerado no anexo nº 1, posteriormente foi utilizado outro recurso do banco.mdb para com base no resultado do select criar uma nova tabela contendo todos os dados gerados pela consulta (TAB_WEKA). 63

11 Na TAB_WEKA foram feitos os seguintes tratamentos: - foram retirados os seguintes campos: Nomcan, datnas, codcan, nommun; - foi renomeado o campo Expr1 para idade; - todos os valores dos atributos texto foram descritos com letras minúsculas. - os campos da tabela TAB_WEKA foram ordenados na seguinte seqüência: - IDADE, NOMSEXO, NOMGRAINS, NOMEESTCIV, NOMPROFIS, SGLPAR, VOTOS, NOMSITUAC, ANOELEICAO, NOMCAR, sendo que esta seqüência será a mesma que o arquivo (.arff ) conterá. É importante salientar, que a TAB_WEKA foi criada em cada um dos dois bancos de dados (1994 e 1996), logo todo o procedimento foi aplicado na tabela dos dois bancos Padronização dos Dados Na tabela de dados Weka foi necessário padronizar os valores de dois atributos, idade e quantidade de votos, isto porque eles continham uma seqüência de valores muito abrangente, o que dificultava o processamento e entendimento dos resultados. Para resolver este problema foram criadas faixas que enquadravam os valores dos atributos, valores estes representados na tabela abaixo. 64

12 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank TABELA 2 FAIXA IDADE E VOTOS Atributo Faixa Valor Idade % idade >=20 e idade <= 30 % idade >=31 e idade <= 40 % idade >=41 e idade <= 50 % idade >=51 e idade <= 60 % idade >=61 e idade <= 70 % idade >=71 e idade <= 80 % idade >=81 e idade <= 90 % idade >= Votos %votos >=0 e votos <= 200 %votos >=201 e votos <= 400 %votos >=401 e votos <= 600 %votos >=601 e votos <= 800 %votos >=801 e votos <= 1000 %votos >=1001 e votos <= 5000 %votos >=5001 e votos <= %votos >=10001 e votos <= %votos >=15001 e votos <= %votos >=20001 e votos <= %votos >=25001 e votos <= %votos >=30001 e votos <= %votos >=40001 e votos <= %votos >=50001 e votos <= %votos >= e votos <= %votos >= e votos <= %votos >= Geração do arquivo.arff Neste momento, as tabelas TAB_WEKA (ano 1994) e TAB_WEKA (ano 1998) já estão criadas e com seus dados tratados. Foram gerados três arquivos.arff para os testes: - eleicoes_1994.arff, contendo 359 registros. - eleicoes_1998.arff, contendo 411 registros. - eleicoes_94_98.arff, o qual contém todos os dados de 1994 e 1998, totalizando 770 registros. O arquivo.arff foi subdividido da seguinte forma: - Declarando o eleições - Declarando todos os idade sexo grauinstrucao {1graucompleto,..} 65

13 @attribute estcivil profissão partido votos situação anoeleicao cargo {deputadoestadual,...} - Declarando o 5,masculino,1graucompleto,casado,outros,pdt,10,eleito,1994,deputadoestadual Este é somente um exemplo das várias linhas que o contém Escolha do Método e Algoritmo Para a análise dos três arquivos.arff, foi escolhido o Método de Classificação e o algoritmo J48. Isso em decorrência do escopo do trabalho e dos valores que compõem o arquivo.arff. Após análises dos diferentes métodos, que podem ser aplicados, e das formas de se minerar os dados e das características dos dados, constatou-se que os diferentes métodos podem ser aplicados com diferentes algoritmos a diferentes tipos de dados; tudo depende do tipo de problema que se deseja solucionar. O método de classificação foi escolhido por melhor responder à questão alvo deste artigo, ou seja, com o método de classificação pode-se inferir (prever) que determinados candidatos, com um determinado perfil, consigam se eleger. Neste caso, o atributo cargo é denominado como atributo alvo da classificação (poderia ser outro) e, sobre este, regras de classificação em relação ao outros atributos serão geradas. As formas mais comuns de representação de conhecimento dos algoritmos de classificação são regras e árvores. Os algoritmos Id3, C45, J48, ADTree, UserClassifier, PredictionNode, Splitter, ClassifierTree, M5Prime, por exemplo, geram, como resultado, árvores de classificação, enquanto que outros como Prism, Part, OneR geram regras de classificação. Já o algoritmo escolhido para a análise dos dados foi o J48, isso levando-se em consideração o tipo dos dados que serão analisados. 66

14 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank Abaixo, será feita uma breve explanação, um pouco mais detalhada com relação ao algoritmo J48: - J48 constrói uma árvore de decisão. A forma de construção é a abordagem top-down, em que o atributo mais significativo, ou seja, o mais generalizado, quando comparado a outros atributos do conjunto, é considerado raiz da árvore. Na seqüência da construção, o próximo nó da árvore será o segundo atributo mais significativo, e, assim, sucessivamente, até gerar o nó folha, que representa o atributo alvo da instância. O processo de geração de regras, para classificação de sistemas normalmente atua em dois estágios: as regras são induzidas e posteriormente refinadas. Isto é feito através de dois métodos, através da geração das árvores de decisão e o posterior mapeamento da árvore em regras e, então, aplicando processos de refinamento, ou pela utilização do paradigma separar pra conquistar.. Assim como na árvore de decisão, esse processo também possuiu um estágio de otimização das regras geradas Com relação ao algoritmo J48 podem-se alterar os valores padrões dos seus vários atributos, conforme a descrição dos atributos na tabela abaixo: TABELA 3 PARÂMETROS J48 U usa a árvore sem poda C confidence: escolhe o fator de confiança inicial para a podar -> default:0.25 M escolhe o número mínimo de instâncias por folha -> default:2 R usa a poda com redução de erro N escolhe o número de partições para a poda com redução de erro, onde uma partição é utilizada como conjunto de poda ->default:3 B usa árvore binária S não utiliza subárvore de poda L não apaga a árvore depois de construída do weka: Os parâmetros acima mencionados podem ser configurados na seguinte tela 67

15 FIGURA 5 ESCOLHA DO ALGORITMO NO WEKA parâmetros: Clicando sobre o botão Choose surgira a tela para configuração dos FIGURA 6 PARÂMETROS J48 NO WEKA Onde cada campo representa um parâmetro a ser configurado: 1) binarysplits: 2) confidencefactor: 3) debug: 4) minnumobj: 5) numfolds: 6) reducederrorpruning : 7) saveinstancedata: 68

16 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank 8) seed: 9) subtreeraising: 10)unpruned: 11)useLaplace: Abrindo o Weka janela: Com o aplicativo do weka aberto em modo Explorer, aparecerá a seguinte FIGURA 7 WEKA Buscando o arquivo.arff Seleciona-se a opção OpenFile para encontrar o arquivo eleicoes.arff e, após escolhido o arquivo, a seguinte tela foi apresentada. O arquivo eleicoes.arff estava no seguinte diretório:..weka-3-4\data\eleicoes.arff FIGURA 8 TELA WEKA 69

17 Obs:. Neste artigo estão sendo processados três arquivos.arff, conforme item Nesta visualização, podem-se analisar os seguintes dados: - as abas Classify, Cluster, Associate, Select Atributes são os métodos que podemos escolher para gerar os dados; - na guia Visualize, podemos visualizar os resultados dos algoritmos através de alguns gráficos, os quais veremos posteriormente; - o botão Chosse nos permite navegar em uma árvore na qual podemos escolher o algoritmo; - no campo onde aparece a palavra NONE, podemos alterar os parâmetros de configuração para o algoritmo; - na área Currente Rellation temos a qtd. de instâncias, nº de atributos e, também, a relação que será usada inicialmente para gerar alguns gráficos;- na área Attributes temos a relação de todos os atributos; - no botão visualize all, poderemos obter várias informações através de gráficos Versões do arquivo.arff Foram geradas duas versões para o arquivo.arff, visando encontrar os atributos que efetivamente iriam ser utilizados, bem como os tipos de dados dos atributos, conforme descrito na figura abaixo: 70

18 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank FIGURA 9 VERSÕES GERADAS PARA O ARQUIVO.ARFF O maior problema encontrado, foi com relação aos valores do atributo idade e votos, pois os mesmos possuíam, inicialmente, uma seqüência de valores muito grande e, para resolver isso, foram criadas faixas para agrupar os valores, conforme descrito no item Interpretando os dados gerados pelo J48 no weka Abaixo, serão feitas algumas observações para que o leitor possa entender como os dados podem ser analisados ou interpretados. Tais resultados foram obtidos através da aplicação do Método de Classificação, utilizando-se o algoritmo J Análise da precisão O algoritmo J48 apresenta o seguinte quadro: FIGURA 10 ANALISE DE PRECISÃO 71

19 Onde, na classificação de exemplos (levando-se em conta todos os registros analisados ), o fator de precisão para o cargo de suplente foi de 91,70% Análise da Matriz de Confusão A matriz de confusão contém informações muito importantes para o entendimento do resultado do algoritmo, dentre elas: - a quantidade de instâncias classificadas corretamente; - a quantidade de instâncias classificadas erroneamente; - a quantidade de instâncias que o algoritmo acreditava ser de um tipo (eleito) e na verdade foram classificadas como (não eleito) por exemplo: FIGURA 11 MATRIZ DE CONFUSÃO É possível analisar que: - dos 15 exemplos(1ªlinha), 12 foram classificados corretamente como eleito, 3 foram classificados erroneamente como suplente; - dos 3 exemplos (2ªlinha), 1 foi classificado erroneamente como eleito e 2 foram classificados erroneamente como suplente; - dos 4 exemplos (3ªlinha), 4 foram classificados erroneamente como suplente; 72

20 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank - dos 101 exemplos (4ªlinha), 100 foram classificados corretamente como suplente e 1 foi classificado erroneamente como eleito. Mas como chegou-se ao numero das instâncias classificadas corretamente e erroneamente no exemplo acima? Para isso, basta analisar o quadro abaixo, no qual a somatória dos valores, que fazem parte da diagonal marcada como azul, representam os valores classificados como corretos e os demais valores somados em suas respectivas diagonais, correspondem aos valores classificados erroneamente. Obviamente, na somatória dos valores errados, deve-se excluir os valores que fazem intersecção com a linha em azul. FIGURA 12 MATRIZ DE CONFUSÃO Com isto, obtemos o seguinte resultado: - Instâncias classificadas corretamente: 112; - Instâncias classificadas erroneamente: 11; - Perfazendo um total de 123 instâncias analisadas. Estes valores, apresentados pela matriz de confusão, são os mesmos que o algoritmo do weka apresenta, conforme quadro abaixo: 73

21 FIGURA 13 RESULTADOS WEKA Análise da Arvore de Decisão FIGURA 14 ARVORE DE DECISÃO Onde os valores tem a seguinte representação: FIGURA 15 PERCENTUAL DE ACERTOS 74

22 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank Neste artigo, não foram abordadas todas as possibilidades de interpretação dos resultados do algoritmos J48. As interpretações que aqui foram abordadas permitirão realizar uma análise inicial dos resultados Análise Acertos * Erros Tomando como exemplo parte do resultado do arquivo eleições.arff sexo = masculino anoeleicao > 1996 situacao = eleito votos <= 13 estcivil = casado: deputadoestadual (37.0/3.0) O que significam os valores ( 37.0 / 3.0 ): - 37 significa o número de acertos, ou seja, 37 registros, nos quais a regra acima se aplica corretamente; - 3 significa o número de erros, ou seja, 3 registros, nos quais a regra acima não se aplica corretamente Resultado A tabela abaixo, demonstra os diferentes experimentos realizados para se encontrar o resultado do weka que mais se aproximasse do desejado, em termos dos valores dos atributos. 75

23 TABELA 4 ETAPAS DOS EXPERIMENTOS Exp. Nº registros bd original Nº registros treinamento Nº registro s testes E * E * 770 comentário Inicialmente, foi feito um teste com todos os registros de todos os anos e todas as cidades. Ficou impraticável a análise Neste momento, foram gerados os testes com todos os registros para que o J48 pudesse gerar os resultados a serem analisados. Abaixo serão demonstrados os resultados obtidos com o primeiro treinamento e com o último treinamento. A análise será subdividida da seguinte forma: - análise dos gráficos; - análise dos resultados gerados pelo J Resultado gerado pelos gráficos No tocante aos gráficos, é possível escolher um dos atributos como chave para que o resultado seja baseado neste. O atributo escolhido neste momento foi o atributo sexo. A tela para a escolha do atributo no weka é a seguinte: FIGURA 16 ESCOLHA DO ATRIBUTO 76

24 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank Os gráficos serão gerados pelo botão Visualize All, conforme mostrado na figura acima. No gráfico gerado pelo botão,o sexo masculino está representado pela cor azul e o sexo feminino pela cor vermelha, conforme gráficos abaixo. A primeira análise feita foi em relação ao Sexo e Idade: GRÁFICO 1 RELAÇÃO AO SEXO E IDADE A maior barra representa a faixa de idade, entre 3,947 a 4,316; isso corresponde à faixa aproximada de 48 a 54 anos, com um total de 288 instâncias, ou seja 37,4% de todos os registros (770). Observe que a predominância nesta faixa é do sexo masculino. A segunda análise feita foi em relação ao sexo e sexo: 77

25 GRÁFICO 2 RELAÇÃO AO SEXO E SEXO A maior barra corresponde ao sexo masculino, com 705 instâncias, o que corresponde a 91,56%; já a menor barra corresponde ao sexo feminino, com 65 registros, o que corresponde a 8,44%. Um ponto interessante, levando em consideração que estes dados referem-se somente à cidade de Curitiba, é que para o grau de instrução, lê e escreve, somente 3 instâncias foram selecionadas. A terceira análise feita foi em relação ao sexo e o grau de instrução: GRÁFICO 3 RELAÇÃO AO SEXO E GRAU DE INSTRUÇÃO 78

26 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank A maior barra, corresponde ao grau de instrução Superior Completo, com um total de 390 instâncias, o que corresponde a 50,64% de todos os registros (770). Observe que a predominância é do sexo masculino. A quarta análise feita foi em relação ao sexo e estado civil: GRÁFICO 4 RELAÇÃO AO SEXO E ESTADO CIVIL A maior barra corresponde à situação civil de casado, com um total de 584 instâncias, o que corresponde a 75,85% de todos os registros (770). Observe que a predominância é do sexo masculino. A quinta análise foi feita em relação ao sexo e profissão: GRÁFICO 5 RELAÇÃO AO SEXO E PROFISSÃO 79

27 Neste item será feita menção de três barras. A maior representa a profissão outros. Não se pode afirmar o motivo pelo qual, na base de dados, muitas instâncias foram classificadas como outros. A segunda maior barra representa a profissão de Proprietário de Estabelecimento, com 77 instâncias, o que representa a 10% do total. A terceira maior barra representa a profissão de Advogado, com 73 instâncias, o que representa 9,48 %. Note que a predominância também é do sexo masculino. A sexta análise foi feita em relação ao sexo e partido: GRÁFICO 6 RELAÇÃO AO SEXO E PARTIDO POLÍTICO Neste item será feita menção de duas barras. A maior barra representa o partido PMDB, com 105 instâncias, o que representa 13,64 % de todos os registros. A segunda maior barra representa o partido PT, com 99 instâncias, o que representa 12,87% de todos os registros. Note que a predominância também é do sexo masculino. A sétima análise foi feita em relação ao sexo e quantidade de votos: 80

28 Tavares, Claudio; Bozza, Daniel e Kono, Frank GRÁFICO 7 RELAÇÃO AO SEXO E QUANTIDADE DE VOTOS A maior barra representa a faixa de votos, aproximada entre a votos, com 191 instâncias, o que representa 24,80%. Note que a predominância também é do sexo masculino. A oitava análise foi feita em relação ao sexo e a situação: GRÁFICO 8 RELAÇÃO AO SEXO E SITUAÇÃO A maior barra corresponde à situação de Suplente com 648 instâncias, o que representa 84,15% do total de instâncias. Note que a predominância também é do sexo masculino.com este gráfico pode-se chegar às seguintes conclusões: 81

Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka

Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka 1 Introdução A mineração de dados (data mining) pode ser definida como o processo automático de descoberta de conhecimento em bases de

Leia mais

Criação de Consultas e Relatórios no Access CRIAÇÃO DE CONSULTAS E RELATÓRIOS NO ACCESS

Criação de Consultas e Relatórios no Access CRIAÇÃO DE CONSULTAS E RELATÓRIOS NO ACCESS Criação de Consultas e Relatórios no Access CRIAÇÃO DE CONSULTAS E RELATÓRIOS NO ACCESS Sumário Conceitos / Autores chave... 3 1. Introdução... 4 2. Consultas... 5 3. Relatórios... 8 4. Conclusões... 11

Leia mais

Ajuda ao SciEn-Produção 1. 1. O Artigo Científico da Pesquisa Experimental

Ajuda ao SciEn-Produção 1. 1. O Artigo Científico da Pesquisa Experimental Ajuda ao SciEn-Produção 1 Este texto de ajuda contém três partes: a parte 1 indica em linhas gerais o que deve ser esclarecido em cada uma das seções da estrutura de um artigo cientifico relatando uma

Leia mais

3 Metodologia de Previsão de Padrões de Falha

3 Metodologia de Previsão de Padrões de Falha 3 Metodologia de Previsão de Padrões de Falha Antes da ocorrência de uma falha em um equipamento, ele entra em um regime de operação diferente do regime nominal, como descrito em [8-11]. Para detectar

Leia mais

CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA PARA UMA PESQUISA ELEITORAL. Raquel Oliveira dos Santos, Luis Felipe Dias Lopes

CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA PARA UMA PESQUISA ELEITORAL. Raquel Oliveira dos Santos, Luis Felipe Dias Lopes CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA PARA UMA PESQUISA ELEITORAL Raquel Oliveira dos Santos, Luis Felipe Dias Lopes Programa de Pós-Graduação em Estatística e Modelagem Quantitativa CCNE UFSM, Santa Maria RS

Leia mais

Universidade Federal de Santa Catarina CAPÍTULO 6 GRÁFICOS NO EXCEL.

Universidade Federal de Santa Catarina CAPÍTULO 6 GRÁFICOS NO EXCEL. CAPÍTULO 6 GRÁFICOS NO EXCEL. Um gráfico no Excel é uma representação gráfica dos números de sua planilha - números transformados em imagens. O Excel examina um grupo de células que tenham sido selecionadas.

Leia mais

Estratégias de Pesquisa

Estratégias de Pesquisa Estratégias de Pesquisa Ricardo de Almeida Falbo Metodologia de Pesquisa Departamento de Informática Universidade Federal do Espírito Santo Agenda Survey Design e Criação Estudo de Caso Pesquisa Ação Experimento

Leia mais

MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS: UM ESTUDO DE CASO APLICADO AO PROCESSO SELETIVO DO IFSULDEMINAS CÂMPUS MUZAMBINHO

MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS: UM ESTUDO DE CASO APLICADO AO PROCESSO SELETIVO DO IFSULDEMINAS CÂMPUS MUZAMBINHO MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS: UM ESTUDO DE CASO APLICADO AO PROCESSO SELETIVO DO IFSULDEMINAS CÂMPUS MUZAMBINHO Fernanda Delizete Madeira 1 ; Aracele Garcia de Oliveira Fassbinder 2 INTRODUÇÃO Data

Leia mais

Lógica de Programação

Lógica de Programação Lógica de Programação Softblue Logic IDE Guia de Instalação www.softblue.com.br Sumário 1 O Ensino da Lógica de Programação... 1 2 A Ferramenta... 1 3 Funcionalidades... 2 4 Instalação... 3 4.1 Windows...

Leia mais

DIFERENÇAS ENTRE FUNÇÃO E BLOCO FUNCIONAL; CRIAÇÃO DE FUNÇÃO / BLOCO FUNCIONAL; UTILIZAÇÃO NO LADDER; EXEMPLO DE BLOCO FUNCIONAL;

DIFERENÇAS ENTRE FUNÇÃO E BLOCO FUNCIONAL; CRIAÇÃO DE FUNÇÃO / BLOCO FUNCIONAL; UTILIZAÇÃO NO LADDER; EXEMPLO DE BLOCO FUNCIONAL; Boletim Técnico EP3 11/07 Utilizando Funções e Blocos Funcionais de usuário pelo software A1 19 de outubro de 2007 O objetivo deste boletim é mostrar como utilizar o recurso de Funções (Functions) e Blocos

Leia mais

ArpPrintServer. Sistema de Gerenciamento de Impressão By Netsource www.netsource.com.br Rev: 02

ArpPrintServer. Sistema de Gerenciamento de Impressão By Netsource www.netsource.com.br Rev: 02 ArpPrintServer Sistema de Gerenciamento de Impressão By Netsource www.netsource.com.br Rev: 02 1 Sumário INTRODUÇÃO... 3 CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS DO SISTEMA... 3 REQUISITOS DE SISTEMA... 4 INSTALAÇÃO

Leia mais

Mapas Interativos de Saúde Ambiental: Principais Funções.

Mapas Interativos de Saúde Ambiental: Principais Funções. Ministério da Saúde Secretaria de Vigilância em Saúde Departamento de Vigilância em Saúde Ambiental e Saúde do Trabalhador Mapas Interativos de Saúde Ambiental: Principais Funções. 1. Introdução O Mapas

Leia mais

Aula 01 - Formatações prontas e condicionais. Aula 01 - Formatações prontas e condicionais. Sumário. Formatar como Tabela

Aula 01 - Formatações prontas e condicionais. Aula 01 - Formatações prontas e condicionais. Sumário. Formatar como Tabela Aula 01 - Formatações prontas e Sumário Formatar como Tabela Formatar como Tabela (cont.) Alterando as formatações aplicadas e adicionando novos itens Removendo a formatação de tabela aplicada Formatação

Leia mais

TCEnet. Manual Técnico. Responsável Operacional das Entidades

TCEnet. Manual Técnico. Responsável Operacional das Entidades TCEnet Manual Técnico Responsável Operacional das Entidades 1 Índice 1. Introdução... 3 2. Características... 3 3. Papéis dos Envolvidos... 3 4. Utilização do TCEnet... 4 4.1. Geração do e-tcenet... 4

Leia mais

XIII Encontro de Iniciação Científica IX Mostra de Pós-graduação 06 a 11 de outubro de 2008 BIODIVERSIDADE TECNOLOGIA DESENVOLVIMENTO

XIII Encontro de Iniciação Científica IX Mostra de Pós-graduação 06 a 11 de outubro de 2008 BIODIVERSIDADE TECNOLOGIA DESENVOLVIMENTO XIII Encontro de Iniciação Científica IX Mostra de Pós-graduação 06 a 11 de outubro de 2008 BIODIVERSIDADE TECNOLOGIA DESENVOLVIMENTO EPE0147 UTILIZAÇÃO DA MINERAÇÃO DE DADOS EM UMA AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL

Leia mais

1) MANUAL DO INTEGRADOR Este documento, destinado aos instaladores do sistema, com informações de configuração.

1) MANUAL DO INTEGRADOR Este documento, destinado aos instaladores do sistema, com informações de configuração. O software de tarifação é uma solução destinada a rateio de custos de insumos em sistemas prediais, tais como shopping centers. O manual do sistema é dividido em dois volumes: 1) MANUAL DO INTEGRADOR Este

Leia mais

Manual do Usuário Eleição Virtual. Versão 2.0

Manual do Usuário Eleição Virtual. Versão 2.0 Manual do Usuário Eleição Virtual Versão 2.0 Março, 2015 Sistema Nível de Serviço Manual de utilização Tribunal de Justiça do Estado da Bahia Setor: Coordenação de Sistemas - COSIS Histórico de Revisões

Leia mais

APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA O LEVANTAMENTO DE PERFIS: ESTUDO DE CASO EM UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA

APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA O LEVANTAMENTO DE PERFIS: ESTUDO DE CASO EM UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA O LEVANTAMENTO DE PERFIS: ESTUDO DE CASO EM UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA Lizianne Priscila Marques SOUTO 1 1 Faculdade de Ciências Sociais e Aplicadas

Leia mais

UTILIZANDO O SOFTWARE WEKA

UTILIZANDO O SOFTWARE WEKA UTILIZANDO O SOFTWARE WEKA O que é 2 Weka: software livre para mineração de dados Desenvolvido por um grupo de pesquisadores Universidade de Waikato, Nova Zelândia Também é um pássaro típico da Nova Zelândia

Leia mais

Capítulo 1 - Introdução 14

Capítulo 1 - Introdução 14 1 Introdução Em seu livro Pressman [22] define processo de software como um arcabouço para as tarefas que são necessárias para construir software de alta qualidade. Assim, é-se levado a inferir que o sucesso

Leia mais

Universidade Federal de Minas Gerais ICEx / DCC

Universidade Federal de Minas Gerais ICEx / DCC Universidade Federal de Minas Gerais ICEx / DCC Belo Horizonte, 15 de dezembro de 2006 Relatório sobre aplicação de Mineração de Dados Mineração de Dados em Bases de Dados de Vestibulares da UFMG Professor:

Leia mais

Associação de dados cartográficos e alfanuméricos no TerraView

Associação de dados cartográficos e alfanuméricos no TerraView MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO MEC Secretaria de Educação Superior - SESu Departamento de Modernização e Programas da Educação Superior DEPEM MINISTÉRIO DAS CIDADES Secretaria Executiva Diretoria de Desenvolvimento

Leia mais

MANUAL OPERACIONAL. PTU Web

MANUAL OPERACIONAL. PTU Web MANUAL OPERACIONAL PTU Web Versão 8.0 24/08/2011 ÍNDICE Índice... 2 PTU Web... 4 O que é o PTU Web?... 4 Como acessar o PTU Web?... 4 Listagem de arquivos enviados e recebidos... 5 Unimeds disponíveis

Leia mais

Tabela e Gráficos Dinâmicos Como estruturar dinamicamente dados no Excel

Tabela e Gráficos Dinâmicos Como estruturar dinamicamente dados no Excel Tabela e Gráficos Dinâmicos Como estruturar! Para que serve a Tabela e o Gráfico Dinâmico?! Como criar uma Tabela Dinâmica?! Como criar um Gráfico Dinâmico?! Como podemos atualizar dos dados da Tabela

Leia mais

Núcleo de Informática Aplicada à Educação Universidade Estadual de Campinas

Núcleo de Informática Aplicada à Educação Universidade Estadual de Campinas Núcleo de Informática Aplicada à Educação Universidade Estadual de Campinas Resumo Tradicionalmente os alunos ingressantes no bacharelado de Ciência da Computação da UNICAMP aprendem a programar utilizando

Leia mais

TSE TRIBUNAL SUPEIROR ELEITORAL Secretaria de Informática Coordenadoria de Sistemas Administrativos Setor de Apoio ao Usuário

TSE TRIBUNAL SUPEIROR ELEITORAL Secretaria de Informática Coordenadoria de Sistemas Administrativos Setor de Apoio ao Usuário TSE TRIBUNAL SUPEIROR ELEITORAL Secretaria de Informática Coordenadoria de Sistemas Administrativos Setor de Apoio ao Usuário (versão 1.0) 1 APRESENTAÇÃO O Tribunal Superior Eleitoral usando de suas atribuições

Leia mais

Ferramenta: Spider-CL. Manual do Usuário. Versão da Ferramenta: 1.1. www.ufpa.br/spider

Ferramenta: Spider-CL. Manual do Usuário. Versão da Ferramenta: 1.1. www.ufpa.br/spider Ferramenta: Spider-CL Manual do Usuário Versão da Ferramenta: 1.1 www.ufpa.br/spider Histórico de Revisões Data Versão Descrição Autor 14/07/2009 1.0 15/07/2009 1.1 16/07/2009 1.2 20/05/2010 1.3 Preenchimento

Leia mais

Sistema de Chamados Protega

Sistema de Chamados Protega SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 3 2. REALIZANDO ACESSO AO SISTEMA DE CHAMADOS... 4 2.1 DETALHES DA PÁGINA INICIAL... 5 3. ABERTURA DE CHAMADO... 6 3.1 DESTACANDO CAMPOS DO FORMULÁRIO... 6 3.2 CAMPOS OBRIGATÓRIOS:...

Leia mais

Programa Intel Educar Tutorial: Ferramenta de Classificação Visual

Programa Intel Educar Tutorial: Ferramenta de Classificação Visual Copyright 2008, Intel Corporation. Todos os direitos reservados. Página 1 de 17 TUTORIAL: FERRAMENTA DE CLASSIFICAÇÃO VISUAL ÍNDICE 1. Acessando a ferramenta... 3 2. Como se cadastrar... 4 3. Usando a

Leia mais

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. MANUAL DE USO Sistema de Reserva de Salas INTRANET - ICMC-USP

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. MANUAL DE USO Sistema de Reserva de Salas INTRANET - ICMC-USP Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação ISSN - 0103-2569 MANUAL DE USO Sistema de Reserva de Salas INTRANET - ICMC-USP André Pimenta Freire Renata Pontin de M. Fortes N 0 213 RELATÓRIOS TÉCNICOS

Leia mais

GRS Gerador de Redes Sistêmicas. (outubro/2004)

GRS Gerador de Redes Sistêmicas. (outubro/2004) 116 APÊNDICE A MANUAL DO GRS Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ Departamento de Ciência da Computação DCC Instituto de Matemática IM / Núcleo de Computação Eletrônica NCE GRS Gerador de Redes

Leia mais

Data Mining Software Weka. Software Weka. Software Weka 30/10/2012

Data Mining Software Weka. Software Weka. Software Weka 30/10/2012 Data Mining Software Weka Prof. Luiz Antonio do Nascimento Software Weka Ferramenta para mineração de dados. Weka é um Software livre desenvolvido em Java. Weka é um É um pássaro típico da Nova Zelândia.

Leia mais

CAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES

CAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES CAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES 3.1 - IDENTIFICADORES Os objetos que usamos no nosso algoritmo são uma representação simbólica de um valor de dado. Assim, quando executamos a seguinte instrução:

Leia mais

Diferenças da versão 6.3 para a 6.4

Diferenças da versão 6.3 para a 6.4 Release Notes Diferenças da versão 6.3 para a 6.4 Melhorias Comuns ao Sistema Help O Help Online foi remodelado e agora é possível acessar os manuais de cada módulo diretamente do sistema. Mapeamento de

Leia mais

MANUAL DE UTILIZAÇÃO Aplicativo Controle de Estoque Desktop

MANUAL DE UTILIZAÇÃO Aplicativo Controle de Estoque Desktop MANUAL DE UTILIZAÇÃO Aplicativo Controle de Estoque Desktop 1 1 INICIANDO O APLICATIVO PELA PRIMEIRA VEZ... 3 2 PÁGINA PRINCIPAL DO APLICATIVO... 4 2.1 INTERFACE INICIAL... 4 3 INICIANDO PROCESSO DE LEITURA...

Leia mais

NOME SEXO CPF NASCIMENTO SALARIO

NOME SEXO CPF NASCIMENTO SALARIO Tutorial SQL Fonte: http://www.devmedia.com.br/articles/viewcomp.asp?comp=2973 Para começar Os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDr) são o principal mecanismo de suporte ao armazenamento

Leia mais

5 Mecanismo de seleção de componentes

5 Mecanismo de seleção de componentes Mecanismo de seleção de componentes 50 5 Mecanismo de seleção de componentes O Kaluana Original, apresentado em detalhes no capítulo 3 deste trabalho, é um middleware que facilita a construção de aplicações

Leia mais

tarefa 1. Para criar uma Tarefa clique em Ativar edição.

tarefa 1. Para criar uma Tarefa clique em Ativar edição. tarefa Possibilita que o aluno faça um envio de arquivo ou texto através do editor do Moodle. Aos professores, o recebimento de tarefas permite fazer comentários, avaliar e dar nota. 1. Para criar uma

Leia mais

Conectando Bancos de Dados Microsoft Access no BrOffice.org Base. fornecido pelo Projeto de Documentação do BrOffice.org

Conectando Bancos de Dados Microsoft Access no BrOffice.org Base. fornecido pelo Projeto de Documentação do BrOffice.org Conectando Bancos de Dados Microsoft Access no BrOffice.org Base fornecido pelo Projeto de Documentação do BrOffice.org Índice 1 Introdução...2 1.1 Versão... 2 1.2 Licenciamento...2 1.3 Mensagem do Projeto

Leia mais

Como Criar uma Aula? Na página inicial do Portal do Professor, acesse ESPAÇO DA AULA: Ao entrar no ESPAÇO DA AULA, clique no ícone Criar Aula :

Como Criar uma Aula? Na página inicial do Portal do Professor, acesse ESPAÇO DA AULA: Ao entrar no ESPAÇO DA AULA, clique no ícone Criar Aula : Como Criar uma Aula? Para criar uma sugestão de aula é necessário que você já tenha se cadastrado no Portal do Professor. Para se cadastrar clique em Inscreva-se, localizado na primeira página do Portal.

Leia mais

INTRODUÇÃO. A Claireconference agradece pela escolha!

INTRODUÇÃO. A Claireconference agradece pela escolha! 1 ÍNDICE 1. IMPLEMENTAÇÃO 4 1.1 PAINEL DE CONTROLE 4 1.1.1 SENHA 4 1.1.2 CRIAÇÃO DE USUÁRIOS DO LYNC 5 1.1.3 REDEFINIR SENHA 7 1.1.4 COMPRAR COMPLEMENTOS 9 1.1.5 UPGRADE E DOWNGRADE 10 1.1.5.1 UPGRADE

Leia mais

e-nota R Sistema de Emissão de Documentos Fiscais eletrônicos

e-nota R Sistema de Emissão de Documentos Fiscais eletrônicos Página1 e-nota R Sistema de Emissão de Documentos Fiscais eletrônicos Manual do Usuário Produzido por: Informática Educativa Página2 Índice 1. O que é o e-nota R?... 03 2. Configurações e Requisitos...

Leia mais

Sistema para Visualização dos Resultados de Pesquisas de Clima Organizacional. PERSPECTIVA Consultores Associados Ltda.

Sistema para Visualização dos Resultados de Pesquisas de Clima Organizacional. PERSPECTIVA Consultores Associados Ltda. PERSPECTIVA Consultores Associados Ltda. Sistema para Visualização dos Resultados de Pesquisas de Clima Organizacional Manual do Usuário Este documento é de autoria da PERSPECTIVA Consultores Associados

Leia mais

MANUAL DO USUÁRIO SORE Sistema Online de Reservas de Equipamento. Toledo PR. Versão 2.0 - Atualização 26/01/2009 Depto de TI - FASUL Página 1

MANUAL DO USUÁRIO SORE Sistema Online de Reservas de Equipamento. Toledo PR. Versão 2.0 - Atualização 26/01/2009 Depto de TI - FASUL Página 1 MANUAL DO USUÁRIO SORE Sistema Online de Reservas de Equipamento Toledo PR Página 1 INDICE 1. O QUE É O SORE...3 2. COMO ACESSAR O SORE... 4 2.1. Obtendo um Usuário e Senha... 4 2.2. Acessando o SORE pelo

Leia mais

Gerenciador de Referências. EndNote. Nonato Ribeiro Biblioteca de Ciências e Tecnologia (UFC)

Gerenciador de Referências. EndNote. Nonato Ribeiro Biblioteca de Ciências e Tecnologia (UFC) Gerenciador de Referências EndNote Nonato Ribeiro Biblioteca de Ciências e Tecnologia (UFC) Pesquisa na Web of Science O que é o EndNote? Funcionalidades da ferramenta Como incluir citações no Word usando

Leia mais

Guia de Uso. O Pro-Treino tem uma divisão clara de funções, apresentada a seguir: E três tipos de usuários que executam as funções descritas acima:

Guia de Uso. O Pro-Treino tem uma divisão clara de funções, apresentada a seguir: E três tipos de usuários que executam as funções descritas acima: Sumário 1. Introdução... 2 2. Conceitos básicos... 2 2.1. Fluxo do sistema... 3 2.2. Acesso ao sistema... 4 2.2.1. Login... 4 2.2.2. Logoff... 4 2.2.3. Esqueci minha senha... 5 2.3. Conhecendo o Sistema...

Leia mais

SUMÁRIO Acesso ao sistema... 2 Atendente... 3

SUMÁRIO Acesso ao sistema... 2 Atendente... 3 SUMÁRIO Acesso ao sistema... 2 1. Login no sistema... 2 Atendente... 3 1. Abrindo uma nova Solicitação... 3 1. Consultando Solicitações... 5 2. Fazendo uma Consulta Avançada... 6 3. Alterando dados da

Leia mais

Manual Signext Card Explorer

Manual Signext Card Explorer Índice 1. Gerenciador... 1 2. Editar... 4 3. Token... 7 4. Key Pair... 8 5. Certificado... 9 6. Sobre... 10 O Card Explorer é um software desenvolvido para que o usuário possa: gerar par de chaves, inserir/excluir

Leia mais

Como funciona o site treinamento técnico ON-LINE?

Como funciona o site treinamento técnico ON-LINE? Manual do Usuário INSTRUÇÕES PARA UTILIZAÇÃO DO TREINAMENTO ON LINE A ATIC Tecnologia do Brasil Ltda. com o objetivo de atender aos seus diversos clientes, oferece treinamentos EAD - Educação a Distância

Leia mais

Interface gráfica para compiladores gratuitos baseados em linha de comando disponíveis na internet

Interface gráfica para compiladores gratuitos baseados em linha de comando disponíveis na internet 1. Autores Interface gráfica para compiladores gratuitos baseados em linha de comando disponíveis na internet Luciano Eugênio de Castro Barbosa Flavio Barbieri Gonzaga 2. Resumo O custo de licenciamento

Leia mais

Cartilha. Correio eletrônico

Cartilha. Correio eletrônico Cartilha Correio eletrônico Prefeitura de Juiz de Fora Secretaria de Planejamento e Gestão Subsecretaria de Tecnologia da Informação Abril de 2012 Índice SEPLAG/Subsecretaria de Tecnologia da Informação

Leia mais

Capítulo 7 O Gerenciador de Arquivos

Capítulo 7 O Gerenciador de Arquivos Capítulo 7 O Gerenciador de Arquivos Neste capítulo nós iremos examinar as características da interface do gerenciador de arquivos Konqueror. Através dele realizaremos as principais operações com arquivos

Leia mais

A Grande Importância da Mineração de Dados nas Organizações

A Grande Importância da Mineração de Dados nas Organizações A Grande Importância da Mineração de Dados nas Organizações Amarildo Aparecido Ferreira Junior¹, Késsia Rita da Costa Marchi¹, Jaime Willian Dias¹ ¹Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil

Leia mais

Instruções de uso do TABNET. Linha, Coluna e Conteúdo

Instruções de uso do TABNET. Linha, Coluna e Conteúdo O Tabnet, aplicativo desenvolvido pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), permite ao usuário fazer tabulações de bases de dados on-line e foi gentilmente cedido para disponibilização

Leia mais

Manual Administrador - Mídia System

Manual Administrador - Mídia System Manual Administrador - Mídia System Logo após cadastrarmos sua Empresa em nosso sistema, será enviado um e-mail confirmando as informações de acesso do Administrador do sistema. Obs: Caso não tenha recebido

Leia mais

MANUAL SICCL SQL SRTVS 701 Bloco O Ed. MultiEmpresarial Sala 804 Brasília/DF CEP 70340-000 Fone/Fax: (061) 3212-6700 E-mail: implanta@conselhos.com.

MANUAL SICCL SQL SRTVS 701 Bloco O Ed. MultiEmpresarial Sala 804 Brasília/DF CEP 70340-000 Fone/Fax: (061) 3212-6700 E-mail: implanta@conselhos.com. MANUAL SICCL SQL ÍNDICE ACESSANDO O SISTEMA SG - COMPRAS E CONTRATOS... 3 ATENDENDO SOLICITAÇÕES DE ITENS E SERVIÇOS... 5 VERIFICANDO A DISPONIBILIDADE DE RECURSOS... 7 ATENDER SOLICITAÇÕES COM PROCESSO

Leia mais

PORTAL DE RELACIONAMENTO GROUP

PORTAL DE RELACIONAMENTO GROUP PORTAL DE RELACIONAMENTO GROUP MANUAL DO USUÁRIO Portal de Relacionamento - Manual do usuário... 1 SUMÁRIO 1. Informações gerais... 3 2. Sobre este documento... 3 3. Suporte técnico... 3 4. Visão Geral

Leia mais

V 1.0 LINAEDUCA - GUIA DE USO

V 1.0 LINAEDUCA - GUIA DE USO V 1.0 LINAEDUCA - GUIA DE USO ARGO Internet ARGO.com.br 2013 Sumário 1. Instalação... 2 1.1 Windows... 2 2 Guia de Uso... 5 2.1 Inicialização... 5 2.1.1 Modo Casa... 5 2.1.2 Modo escola... 6 2.2 Cadastro

Leia mais

PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE. Modelos de Processo de Desenvolvimento de Software

PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE. Modelos de Processo de Desenvolvimento de Software PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE Introdução Modelos de Processo de Desenvolvimento de Software Os modelos de processos de desenvolvimento de software surgiram pela necessidade de dar resposta às

Leia mais

Sistema de mineração de dados para descobertas de regras e padrões em dados médicos

Sistema de mineração de dados para descobertas de regras e padrões em dados médicos Sistema de mineração de dados para descobertas de regras e padrões em dados médicos Pollyanna Carolina BARBOSA¹; Thiago MAGELA² 1Aluna do Curso Superior Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Leia mais

Presskit Guia Rápido. Release 2.0. Presskit

Presskit Guia Rápido. Release 2.0. Presskit Presskit Guia Rápido Release 2.0 Presskit 06/07/2009 Sumário 1 Login 2 Login e Senha...................................... 2 Esqueci minha senha.................................. 2 Fale Com o Suporte...................................

Leia mais

SEAP / CAS. Manual V1.0

SEAP / CAS. Manual V1.0 SEAP / CAS Manual V1.0 Janeiro - 2013 Coordenadoria de Administração de Serviços - CAS Palácio das Araucárias Rua Jacy Loureiro de Campos, s/nº 80530-140 - Centro Cívico - Curitiba Paraná Fone: (41) 3313-6071

Leia mais

O que há de novo. Audaces Idea

O que há de novo. Audaces Idea O que há de novo Audaces Idea Com o propósito de produzir tecnologia de ponta, o principal requisito da Política de Qualidade da Audaces é buscar a melhoria contínua de seus produtos e serviços. Inovadora

Leia mais

Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila

Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila O que é Data Mining? Mineração de dados (descoberta de conhecimento em bases de dados): Extração de informação interessante (não-trivial, implícita, previamente desconhecida

Leia mais

AULA 3 FERRAMENTAS E APLICATIVOS DE NAVEGAÇÃO, DE CORREIO ELETRÔNICO, DE GRUPOS DE DISCUSSÃO, DE BUSCA E PESQUISA (PARTE II)

AULA 3 FERRAMENTAS E APLICATIVOS DE NAVEGAÇÃO, DE CORREIO ELETRÔNICO, DE GRUPOS DE DISCUSSÃO, DE BUSCA E PESQUISA (PARTE II) AULA 3 FERRAMENTAS E APLICATIVOS DE NAVEGAÇÃO, DE CORREIO ELETRÔNICO, DE GRUPOS DE DISCUSSÃO, DE BUSCA E PESQUISA (PARTE II) A seguir vamos ao estudo das ferramentas e aplicativos para utilização do correio

Leia mais

Sistema de Gestão de Recursos de Aprendizagem

Sistema de Gestão de Recursos de Aprendizagem Sistema de Gestão de Recursos de Aprendizagem Ambiente Virtual de Aprendizagem (Moodle) - - Atualizado em 29/07/20 ÍNDICE DE FIGURAS Figura Página de acesso ao SIGRA... 7 Figura 2 Portal de Cursos... 8

Leia mais

Manual Operacional SIGA

Manual Operacional SIGA SMS - ATTI Julho -2012 Conteúdo Sumário... 2... 3 Consultar Registros... 4 Realizar Atendimento... 9 Adicionar Procedimento... 11 Não Atendimento... 15 Novo Atendimento... 16 Relatórios Dados Estatísticos...

Leia mais

Microsoft Access 2010. Para conhecermos o Access, vamos construir uma BD e apresentar os conceitos necessários a cada momento

Microsoft Access 2010. Para conhecermos o Access, vamos construir uma BD e apresentar os conceitos necessários a cada momento Microsoft Access 2010 Para conhecermos o Access, vamos construir uma BD e apresentar os conceitos necessários a cada momento 1 Principais objetos do Access Tabelas Guardam a informação da BD (Base de Dados)

Leia mais

FAQ REGISTRO DE INTERAÇÕES

FAQ REGISTRO DE INTERAÇÕES Sumário 1. O que são interações?... 3 2. Posso registrar uma interação com um parceiro?... 3 3. Posso registrar interações para empresas?... 3 4. Quando converso informalmente com um cliente, parceiro

Leia mais

Sistema de Planejamento

Sistema de Planejamento Sistema de Planejamento Copyright 2013 by Softplan Rod. José Carlos Daux, km 1, Nº 10 Centro de Tecnologia Ilhasoft - ParqueTecAlfa João Paulo CEP 88030-000 Florianópolis SC Telefone: (48) 3027-8000 Homepage:

Leia mais

e-nota R Sistema de Emissão de Documentos Fiscais Eletrônicos

e-nota R Sistema de Emissão de Documentos Fiscais Eletrônicos Página1 e-nota R Sistema de Emissão de Documentos Fiscais Eletrônicos Manual do Usuário Produzido por: Informática Educativa Página2 Índice 1. O que é o e-nota R?... 03 2. Configurações e Requisitos...

Leia mais

DESENVOLVENDO APLICAÇÕES WEB UTILIZANDO A FERRAMENTA WEBSCHARTS

DESENVOLVENDO APLICAÇÕES WEB UTILIZANDO A FERRAMENTA WEBSCHARTS UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO E ESTATÍSTICA DESENVOLVENDO APLICAÇÕES WEB UTILIZANDO A FERRAMENTA WEBSCHARTS LÍCIO SÉRGIO FERRAZ DE BRITO MARCELO AUGUSTO SANTOS TURINE

Leia mais

Glossários em Moodle (1.6.5+)

Glossários em Moodle (1.6.5+) Glossários em Moodle (1.6.5+) Athail Rangel Pulino 2 Ficha Técnica Título Glossários em Moodle Autor Athail Rangel Pulino Filho Copyright Creative Commons Edição Agosto 2007 Glossários em Moodle 3 Índice

Leia mais

Projeto de Redes Neurais e MATLAB

Projeto de Redes Neurais e MATLAB Projeto de Redes Neurais e MATLAB Centro de Informática Universidade Federal de Pernambuco Sistemas Inteligentes IF684 Arley Ristar arrr2@cin.ufpe.br Thiago Miotto tma@cin.ufpe.br Baseado na apresentação

Leia mais

TRANSMISSOR ECF. Sistema de transmissão de arquivos Nota Fiscal Paulista. Manual de Utilização

TRANSMISSOR ECF. Sistema de transmissão de arquivos Nota Fiscal Paulista. Manual de Utilização TRANSMISSOR ECF Sistema de transmissão de arquivos Nota Fiscal Paulista Manual de Utilização 1. Histórico de alterações Data Versão Alteração 04/12/2012 1 Criação do documento 28/02/2013 2 Revisão 2. Proposta

Leia mais

Tutorial de Utilização do AMBIENTE DE CREDENCIAMENTO DE SOLUÇÕES TECNOLÓGICAS. Área de Operações Indiretas - AOI

Tutorial de Utilização do AMBIENTE DE CREDENCIAMENTO DE SOLUÇÕES TECNOLÓGICAS. Área de Operações Indiretas - AOI Tutorial de Utilização do AMBIENTE DE CREDENCIAMENTO DE SOLUÇÕES TECNOLÓGICAS Área de Operações Indiretas - AOI SUMÁRIO 1 ENTRADA NO SISTEMA... 1 2 UTILIZAÇÃO DO AUTOSERVIÇO DE TROCA DE SENHAS... 7 3 MODALIDADES

Leia mais

manual Sistema de Gestão de Contribuições

manual Sistema de Gestão de Contribuições manual Sistema de Gestão de Contribuições Conteúdo 1. Login 4 2. Home 5 3. Informações básicas 3.1. Menus 6 3.2. Números e status 7 3.3. Ações 8 4. Ambientes da ferramenta 4.1. Sindicato 13 4.2. Empresas

Leia mais

Data Mining. Origem do Data Mining 24/05/2012. Data Mining. Prof Luiz Antonio do Nascimento

Data Mining. Origem do Data Mining 24/05/2012. Data Mining. Prof Luiz Antonio do Nascimento Data Mining Prof Luiz Antonio do Nascimento Data Mining Ferramenta utilizada para análise de dados para gerar, automaticamente, uma hipótese sobre padrões e anomalias identificadas para poder prever um

Leia mais

Tutorial do módulo Carteira Nacional de Militante

Tutorial do módulo Carteira Nacional de Militante Tutorial do módulo Carteira Nacional de Militante 1. Como iniciar o programa O módulo da Carteira de Militante deve ser acessado através dos seguintes endereços: http://www.pcdob.org.br/redevermelha. É

Leia mais

SISTEMA COOL 2.0V. (Certificado de Origen On Line) MANUAL DO USUÁRIO

SISTEMA COOL 2.0V. (Certificado de Origen On Line) MANUAL DO USUÁRIO SISTEMA COOL 2.0V (Certificado de Origen On Line) MANUAL DO USUÁRIO ÍNDICE Pré-requisitos para utilização do sistema....2 Parte I Navegador...2 Parte II Instalação do Interpretador de PDF...2 Parte III

Leia mais

ÍNDICE... 2 INTRODUÇÃO... 3. A série... 3

ÍNDICE... 2 INTRODUÇÃO... 3. A série... 3 WORD 2007 E 2010 ÍNDICE ÍNDICE... 2 INTRODUÇÃO... 3 A série... 3 01 CAPTURAS DE TELA WORD 2010... 3 02 IMAGENS 2007/2010... 5 03 NOTAS DE RODAPÉ... 13 04 NUMERAÇÃO DE PÁGINAS... 15 05 CONTAR PALAVRAS...

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS VINICIUS DA SILVEIRA SEGALIN FLORIANÓPOLIS OUTUBRO/2013 Sumário

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO ESCOLA DE ENGENHARIA DEPARTAMENTO DE ELETRÔNICA. Sistema de Gerenciamento Eletrônico de Documentos

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO ESCOLA DE ENGENHARIA DEPARTAMENTO DE ELETRÔNICA. Sistema de Gerenciamento Eletrônico de Documentos UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO ESCOLA DE ENGENHARIA DEPARTAMENTO DE ELETRÔNICA Sistema de Gerenciamento Eletrônico de Documentos Autor: Evandro Bastos Tavares Orientador: Antônio Claudio Gomez

Leia mais

Resolvendo problemas de conexão de rede wireless no pregão 83/2008

Resolvendo problemas de conexão de rede wireless no pregão 83/2008 Resolvendo problemas de conexão de rede wireless no pregão 83/2008 Recentemente forma instalados em minha cidade novos laboratórios do pregão 83/2008 mas em nenhum deles os terminais acessavam a rede.

Leia mais

Manual do Sistema Divulga2010

Manual do Sistema Divulga2010 Manual do Sistema Divulga00 Versão do manual :.0. Sumário. Apresentação.... Funcionalidades..... Novo Consulta... 4... Consultas... 4... Apresentação dos resultados... 6.. Modo Telão... 9... Funcionamento...

Leia mais

Manual AGENDA DE BACKUP

Manual AGENDA DE BACKUP Gemelo Backup Online DESKTOP Manual AGENDA DE BACKUP Realiza seus backups de maneira automática. Você só programa os dias e horas em que serão efetuados. A única coisa que você deve fazer é manter seu

Leia mais

1. DOTPROJECT. 1.2. Tela Inicial

1. DOTPROJECT. 1.2. Tela Inicial 1 1. DOTPROJECT O dotproject é um software livre de gerenciamento de projetos, que com um conjunto simples de funcionalidades e características, o tornam um software indicado para implementação da Gestão

Leia mais

COMO OTIMIZAR A SUA PLANILHA ATRAVÉS DA GRAVAÇÃO DE UMA MACRO EM EXCEL

COMO OTIMIZAR A SUA PLANILHA ATRAVÉS DA GRAVAÇÃO DE UMA MACRO EM EXCEL COMO OTIMIZAR A SUA PLANILHA ATRAVÉS DA GRAVAÇÃO DE UMA MACRO EM EXCEL! Como otimizar e agilizar os procedimentos operacionais em suas planilhas?! Como gravar uma seqüência lógica de procedimentos operacionais

Leia mais

O Windows também é um programa de computador, mas ele faz parte de um grupo de programas especiais: os Sistemas Operacionais.

O Windows também é um programa de computador, mas ele faz parte de um grupo de programas especiais: os Sistemas Operacionais. MICROSOFT WINDOWS O Windows também é um programa de computador, mas ele faz parte de um grupo de programas especiais: os Sistemas Operacionais. Apresentaremos a seguir o Windows 7 (uma das versões do Windows)

Leia mais

Sistema Banco de Preços Manual do Usuário OBSERVATÓRIO

Sistema Banco de Preços Manual do Usuário OBSERVATÓRIO Sistema Banco de Preços Manual do Usuário OBSERVATÓRIO da Despesa Pública 1 Sumário O Banco de Preços... 3 Acessando o Banco de Preços... 4 Funções do Banco de Preços... 5 Gerar Preço de Referência...

Leia mais

Google Drive. Passos. Configurando o Google Drive

Google Drive. Passos. Configurando o Google Drive Google Drive um sistema de armazenagem de arquivos ligado à sua conta Google e acessível via Internet, desta forma você pode acessar seus arquivos a partir de qualquer dispositivo que tenha acesso à Internet.

Leia mais

QualiQuantiSoft Versão 1.3c

QualiQuantiSoft Versão 1.3c QualiQuantiSoft Versão 1.3c Qualiquantisoft v1.3c Pág.: 1/15 Índice Apresentação do programa... 3 Funções operacionais do programa... 3 Itens de menu... 6 Teclas de atalho... 6 Instrumento de Análise de

Leia mais

Portal do Projeto Tempo de Ser

Portal do Projeto Tempo de Ser Sumário Portal do Projeto Tempo de Ser O que é um Wiki?...2 Documentos...2 Localizando documentos...3 Links...3 Criando um Documento...4 Criando um link...4 Editando um Documento...5 Sintaxe Básica...5

Leia mais

DBDesigner 4. NomeFunc 1,N FUNCIONÁRIO. CargaHoraria. MatrFunc

DBDesigner 4. NomeFunc 1,N FUNCIONÁRIO. CargaHoraria. MatrFunc DBDesigner 4 O DBDesigner 4 é uma ferramenta CASE (Computer-Aided Software Engineering) voltada para a modelagem de dados dos sistemas. Para utilizá-lo é necessário, primeiramente, criar o Modelo Conceitual

Leia mais

ANÁLISE DE TAREFAS MATEMÁTICAS DOS ALUNOS DO 4 o ANO DO ENSINO FUNDAMENTAL I

ANÁLISE DE TAREFAS MATEMÁTICAS DOS ALUNOS DO 4 o ANO DO ENSINO FUNDAMENTAL I ANÁLISE DE TAREFAS MATEMÁTICAS DOS ALUNOS DO 4 o ANO DO ENSINO FUNDAMENTAL I Diego Barboza Prestes 1 Universidade Estadual de Londrina diego_led@hotmail.com Tallys Yuri de Almeida Kanno 2 Universidade

Leia mais

Gabarito comentado de informática Prova TRT 4 Tipo 003 - Técnico Judiciário - Área Adm. Aplicada em 13/09/15

Gabarito comentado de informática Prova TRT 4 Tipo 003 - Técnico Judiciário - Área Adm. Aplicada em 13/09/15 Gabarito comentado de informática Prova TRT 4 Tipo 003 - Técnico Judiciário - Área Adm. Aplicada em 13/09/15 Comentários Gerais: A prova foi puxada para um usuário comum e principalmente para a proposta

Leia mais

Clarion 7 Gold Julio Cesar Pedroso

Clarion 7 Gold Julio Cesar Pedroso Clarion 7 Gold Algumas considerações Desde o dia 13 de abril estamos trabalhando e testando a versão Gold do Clarion 7, que foi liberado, de maneira muito cautelosa pela SoftVelocity, sem grandes alardes,

Leia mais

Introdução. Nesta guia você aprenderá:

Introdução. Nesta guia você aprenderá: 1 Introdução A criação de uma lista é a primeira coisa que devemos saber no emailmanager. Portanto, esta guia tem por objetivo disponibilizar as principais informações sobre o gerenciamento de contatos.

Leia mais

Manual Q-Acadêmico 2.0 Módulo Web - Aluno

Manual Q-Acadêmico 2.0 Módulo Web - Aluno Manual Q-Acadêmico 2.0 Módulo Web - Aluno Índice 1 Acessando o sistema via internet...3 2 Funcionalidades...6 2.1 Horário Individual...7 2.2 Calendário Acadêmico...8 2.3 Biblioteca...9 2.3.1 Consultar

Leia mais