TÂNIA DOS SANTOS LIMA ESTUDO COMPARATIVO DOS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DA FERRAMENTA WEKA

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "TÂNIA DOS SANTOS LIMA ESTUDO COMPARATIVO DOS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DA FERRAMENTA WEKA"

Transcrição

1 TÂNIA DOS SANTOS LIMA ESTUDO COMPARATIVO DOS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DA FERRAMENTA WEKA Palmas - TO 2005

2 TÂNIA DOS SANTOS LIMA ESTUDO COMPARATIVO DOS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DA FERRAMENTA WEKA Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito parcial de disciplina Estágio Supervisionado em Sistemas de Informação, orientado pela Profª. Thereza Patrícia Pereira Padilha. Palmas - TO 2005

3 iii TÂNIA DOS SANTOS LIMA ESTUDO COMPARATIVO DOS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DA FERRAMENTA WEKA Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito parcial de disciplina Estágio Supervisionado em Sistemas de Informação, orientado pela Profª. Thereza Patrícia Pereira Padilha. Aprovado em de 2005 BANCA EXAMINADORA Profª. Thereza Patrícia Padilha Pereira Centro Universitário Luterano de Palmas Prof. Fernando Luiz de Oliveira Centro Universitário Luterano de Palmas Profª. Madianita Bogo Centro Universitário Luterano de Palmas Palmas-TO 2005

4 iv SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO REVISÃO DA LITERATURA APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICAÇÕES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PROCESSO KDD Fases do Processo KDD MINERAÇÃO DE DADOS Associação Agrupamento ou clustering Classificação FERRAMENTA WEKA Ambiente da Ferramenta WEKA ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO POR REGRAS DA FERRAMENTA WEKA MATERIAL E MÉTODOS LOCAL E PERÍODO MATERIAIS Hardware Software licenciando e gratuito Fontes bibliográficas Metodologia RESULTADOS E DISCUSSÃO CONJUNTOS DE DADOS RESULTADOS DOS EXPERIMENTOS REALIZADOS UTILIZANDO OS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DE REGRAS DE DECISÃO Regras geradas pelos algoritmos Instâncias classificadas corretamente e incorretamente Matriz de confusão e tempo de execução CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...72

5 v LISTA DE FIGURAS Figura 1. Etapas do Processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados. (REZENDE, 2003)...15 Figura 2. Agrupamento hipotético do perfil das mulheres...18 Figura 3. Tela inicial da ferramenta WEKA...20 Figura 4. Execução do Simple CLI em linha de comando...20 Figura 5. Arquivo sem formatação do ARFF Figura 6. Arquivo com formatação ARFF...23 Figura 7. Tela do Explorer WEKA Figura 8. Tela principal do Classify Figura 9. Opção para escolha do algoritmo classificador...25 Figura 10. Opções de saída dos dados processados...27 Figura 11. Resultado do classificador Figura 12. Árvore de Decisão do Conjunto de Dados iris...43 Figura 13. Regras geradas a partir do algoritmo OneR....53

6 vi LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1. Conjunto de íris (treinamento)...34 Gráfico 2. Conjunto de íris (teste)...35 Gráfico 3. Conjunto de titanic (treinamento)...36 Gráfico 4. Conjunto de titanic (teste)...36 Gráfico 5. Conjunto de bandeiras (treinamento) Gráfico 6. Conjunto de bandeiras (teste)...39 Gráfico 7. Comparação dos conjuntos de dados utilizando o algoritmo j48.part Gráfico 8. Comparação dos conjuntos de dados utilizando o algoritmo OneR, MBS igual a Gráfico 9. Comparação dos conjuntos de dados utilizando o algoritmo OneR, MBS igual a

7 vii LISTA DE TABELAS Tabela 1: Algoritmo de classificação por técnica...25 Tabela 2: Forma genérica de uma tabela de decisão (BORGES, 2005) Tabela 3: Atributos, tipo e valores do conjunto de dados iris...34 Tabela 4: Atributos, tipos e valores dos conjuntos de dados titanic Tabela 5: Atributos, tipos e valores do conjunto de dados bandeira Tabela 6: Experimentos utilizando o algoritmo j48.part Tabela 7: Regras de Decisão - Conjunto de Dados Iris Tabela 8: Comparação das instâncias que geraram as regras Tabela 9: Regras de decisão - Conjunto de dados Titanic...45 Tabela 10: Experimentos utilizando o algoritmo OneR Tabela 11: Experimentos utilizando o algoritmo DecisionTable Tabela 12: Classificação das instâncias a partir do algoritmo j48.part...58 Tabela 13: Classificação das instâncias a partir do algoritmo OneR, MBS igual a Tabela 14: Classificação das instâncias a partir do algoritmo Oner, MBS igual a Tabela 15: Classificação das instâncias a partir dos algoritmos DecisionTable, CV igual a Tabela 16: Classificação das instâncias a partir dos algoritmos DecisionTable, CV igual a Tabela 17: Matriz de confusão do j48.part utilizando os conjuntos de dados íris, titanic e bandeiras Tabela 18: Tempo de execução do algoritmo j48.part Tabela 19: Matriz de confusão do OneR utilizando os conjuntos de dados íris, titanic e bandeiras, MBS igual a Tabela 20: Matriz de confusão do OneR utilizando os conjuntos de dados íris, titanic e bandeiras, MBS igual a Tabela 21: Matriz de confusão do DecisionTable utilizando os conjuntos de dados íris, titanic e bandeiras, CV igual a Tabela 22: Matriz de confusão do DecisionTable utilizando os conjuntos de dados íris, titanic e bandeiras, CV igual a

8 viii LISTA DE ABREVIATURAS BS CV IA ICC ICI KDD MBS MD WEKA binarysplits crossval Inteligência Artificial Instâncias classificadas corretamente Instâncias classificadas incorretamente Knowledge discovery in database minbucketsize Mineração de Dados Waikato Environment for Knowledge Analysis

9 ix RESUMO A área de descoberta de conhecimento a partir dos dados tem sido bastante explorada em empresas devido aos vários benefícios que são obtidos, tais como a identificação de perfil de consumidores. Para isso, é necessária a aplicação de um ou mais algoritmos de mineração de dados. A ferramenta WEKA contém um conjunto de algoritmos de mineração que possibilita a descoberta do conhecimento de forma automática. Este trabalho visa apresentar o estudo sobre três algoritmos de mineração, sob o paradigma de regras de produção, e investigar o seu comportamento usando três conjuntos de dados disponíveis na web. Palavras-chave: Processo de descoberta de conhecimento, ferramenta WEKA, algoritmos de mineração.

10 x ABSTRACT The area of discovery of knowledge from the data has been sufficiently explored in companies due to the some benefits that are gotten, such as the identification of profile of consumers. For this, the application of one or more algorithms of mining of data is necessary. Tool WEKA contains a set of mining algorithms that make possible the discovery of the knowledge of automatic form. This work aims at to present the study on three algorithms of mining, under the paradigm of production rules, and to investigate its behavior using three available data sets in web. Keywords: Knowledge discovery in database, Machine Learning, Data mining.

11 11 1 INTRODUÇÃO Num processo de tomada de decisão, a informação tem um papel significante para o processo de descoberta de conhecimento a partir de banco de dados. A descoberta de conhecimento em banco de dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é uma área da Inteligência Artificial (IA) que visa analisar informações de forma automática e extrair delas conhecimentos (padrões). Uma informação pode ser vista como um dado tratado e útil por auxiliar no processo de tomada de decisões nas empresas, por exemplo. O KDD é uma tecnologia computacional com finalidade de descoberta de padrões, ou seja, obtenção do conhecimento a partir de um conjunto de dados transformados (FAYYAD et all., 1996) (LIEBSTEIN, 2005) (COELHO, 2005). Essa técnica é composta por quatro etapas para extração das informações, tais como: pré-processamento, transformação, mineração de dados e pós-processamento. Na etapa de pré-processamento, os dados são selecionados e analisados para serem transformados. A transformação é o tratamento dos dados oriundo de bases de dados, pois, estes podem ter valores inconsistentes. Após a transformação, passam pelo processo de mineração no qual é obtido o conhecimento. MD é um passo do processo KDD que explora as informações de uma base com finalidade de obter o conhecimento através de seus algoritmos ou sistemas de aprendizagem de máquina (DIAS, 2002). Os sistemas de aprendizagem de máquina têm como propósito fazer descobrimento de novos conhecimentos automaticamente (PILA, 2001). A ferramenta WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis), por exemplo, é uma ferramenta que, no seu ambiente, incorpora um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina na qual possibilita a extração do conhecimento (WEKA, 2005). Esta ferramenta tem obtido bastante sucesso na comunidade dos pesquisadores de IA por disponibilizar um conjunto de recursos para a execução do processo KDD. Sendo assim, é possível observar, notoriamente através de artigos científicos, dissertações e teses, que existe um grande interesse, pela comunidade, na investigação dos algoritmos de aprendizagem de máquina disponibilizadas na ferramenta WEKA. O pós-processamento é um processo que avalia os dados explorados, o conhecimento, através dos algoritmos de MD. A avaliação é para descobrir se os conhecimentos obtidos são relevantes na tomada de decisões. Este trabalho tem como objetivo estudar os recursos disponíveis e o funcionamento de três algoritmos de classificação da ferramenta WEKA, que são One-R, J48.PART e

12 12 DecisionTable, para identificar seus desempenhos utilizando conjuntos de dados hipotéticos. Para isso, serão realizados diversos experimentos com os algoritmos citados, alterando inclusive os valores dos parâmetros disponíveis em cada algoritmo. O presente trabalho encontra-se estruturado da seguinte forma: o capítulo 2 abordará as definições fundamentais da aprendizagem de máquina e as suas aplicações, do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados, mineração de dados e sobre a ferramenta WEKA. São descritos um histórico da ferramenta WEKA, o ambiente, seus algoritmos de classificação e o tipo de entrada para a execução dos algoritmos. No capítulo 3 abordam-se as metodologias usadas para o desenvolvimento do trabalho, bem como o local, o período e os materiais. O capítulo 4 apresenta os resultados e discussões sobre o estudo comparativo dos algoritmos de classificação definidos utilizando três conjuntos de dados. No capítulo 5 serão apresentadas as conclusões sobre o trabalho realizado através do estudo dos algoritmos de classificação do WEKA. Por fim, o capítulo 6 expõe as referências bibliográficas.

13 13 2 REVISÃO DA LITERATURA Neste capítulo são descritos na seção 2.1 os conceitos de sistemas de aprendizagem de máquina; na seção 2.2 são descritas as aplicações dos sistemas de aprendizado de máquina; na seção 2.3 são apresentadas algumas definições do processo de descoberta de conhecimento em base de dados, e na subseção as fases do processo KDD. A seção 2.4 apresenta os conceitos da Mineração de Dados (Data Mining-DM) e, em seguida, as suas principais tarefas; na seção 2.5 a descrição geral da ferramenta WEKA com enfoque na tarefa de classificação e o tipo do arquivo suportado, o formato ARFF na subseção ; na seção 2.6 são descritos sobre os algoritmos de classificação da ferramenta WEKA. 2.1 Aprendizado de Máquina O aprendizado de máquina é uma forma implementada capaz de extrair novos conhecimentos de maneira automática. Normalmente são regras que ajudam no processo de tomada de decisão. Para Rezende (2003), AM é visto como um sistema que, a partir de um conjunto de dados, é possível obter conhecimentos e analisá-los. Para implementar um sistema de aprendizado de máquina devem ser considerados os requisitos da aprendizagem como, por exemplo, a aprendizagem dedutiva e indutiva. Neste trabalho será focada a aprendizagem indutiva, pois os algoritmos de regras de decisão, na classificação de dados hipotéticos da ferramenta WEKA, são indutivos (HONORATO, 2005) (WEKA, 2005). A aprendizagem indutiva, segundo Colman et. all. (2002), permite a obtenção do conhecimento a partir de uma base de dados composta por fatos. Os fatos são as hipóteses na qual se pretende chegar a uma conclusão. Nos sistemas baseados em aprendizagem de máquina indutivos, Batista (2003) o descreve como um sistema que se fundamenta nas práticas realizadas anteriormente para encontrar o conhecimento ou padrões, o qual toma decisões com base nestas práticas. Com a necessidade, não só de organizar os dados em registros computacionais e realizar as operações básicas de consultas e inserção a fim de manter um controle dentro da organização, as técnicas de mineração de dados, fases do processo KDD dentro da área de aprendizagem de máquina, possibilita por meio das informações ou dos dados processados, a obtenção de conhecimentos que equivalem a valores que auxiliam na tomada de decisões.

14 Aplicações de Aprendizado de Máquina A aprendizagem de máquina pode ser utilizada em algumas áreas em que se pretende encontrar padrões, tais como ciências médicas, biológicas, determinação de tendências de marketing, entre outras. Segundo Sousa (2004), o uso de algoritmos de aprendizagem de máquina na área de descoberta de farmácos ajuda na redução de tempo ao realizar as pesquisas sobre as moléculas que são adequadas de uma determinada proteína, de maneira automática. As moléculas mutantes de hemoglobina são investigadas para simular as mutações. Esses sistemas de aprendizagem de máquina podem ser utilizados também na área da geografia, os quais permitem encontrar ocorrências de desmoronamento devido às chuvas intensas. Para Souza (2004), o armazenamento dos dados sobre as chuvas intensas na cidade do Rio de Janeiro possibilita encontrar e visualizar a análise sobre o escoamento para prevenir as pessoas que moram nas encostas dos morros. Outro exemplo de utilização seria o Sistema de Avaliação de Ensino Institucional, que tem como propósito avaliar o curso através das opiniões obtidas de professores e alunos a respeito do desempenho das aulas ministradas, do comportamento dos professores e com relação à estrutura dos cursos oferecidos pela universidade. Com estas informações adquiridas a partir das opiniões dos alunos e professores, foi possível encontrar novos conhecimentos, os quais podem ser visualizados em forma de relatório (LACERDA et. all., 2004). Esses novos conhecimentos equivalem a informações que podem auxiliar a direção de uma universidade, por exemplo, na sua forma de aplicação da educação, estrutura física, corpo docente, entre outros aspectos. 2.3 Processo KDD Anterior ao surgimento das ferramentas analíticas como a OLAP (on-line analytical processing), por exemplo, que realizam o processamento analítico dos dados, segundo Silva (2002a), os bancos de dados convencionais permitiam que fossem feitas apenas as operações tradicionais como consulta, inserção, atualização e exclusão dos dados na base, os quais tinham como saídas às informações que não poderiam ajudar um gerente a tomar uma decisão estratégica através das mesmas.

15 15 Com o passar do tempo, crescia a necessidade de usar uma ferramenta para analisar uma base de dados e apresentar informações que pudessem ajudar na tomada de decisão. Para realizar um processo de análise é preciso percorrer algumas fases, pois os dados não tratados podem acarretar informações incorretas. As informações obtidas por meio de análises são denominadas de conhecimento. Para atingir o objetivo do KDD, foi criado e formalizado um conjunto de fases que devem ser executadas, sendo denominado de processo descoberta de conhecimento em base de dados. O processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) é uma técnica criada para extrair conhecimento de dados processados (LIEBSTEIN, 2005) (GOMES, 2002). O KDD é um processo complexo que encontra e apresenta informações relevantes para a tomada de decisão e determina como é adquirido um novo conhecimento Fases do Processo KDD Segundo Fayyad et all. (1996), o processo KDD consiste em várias fases: seleção, préprocessamento, transformação, mineração de dados (data mining) e interpretação/ análise dos dados processados. Neste trabalho será dado um maior enfoque na fase de mineração de dados, pois serão estudados e utilizados algoritmos de MD da ferramenta WEKA. Figura 1. Etapas do Processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados. (REZENDE, 2003)

16 16 A figura 1 demonstra as fases do processo de descoberta de conhecimento, que inicia com o conhecimento do domínio, em que são identificadas as bases de dados que servirão como subsídios na obtenção do conhecimento. A seleção dos dados é a primeira etapa do processo KDD que tem como propósito buscar nas diversas fontes os dados que possuem relevâncias para exploração, os quais podem estar em vários formatos, uma vez que as organizações podem possuir bancos de dados com tecnologias diferentes. Um outro fator importante na seleção é escolher os dados para satisfazer o que deve ser atingido como, por exemplo, na área do marketing, que são selecionados os dados que possam ajudar a obter uma possível estratégia, a fim de conhecer o perfil dos clientes. Na área médica, por sua vez, pode-se tentar descobrir as possíveis doenças que os pacientes têm. Uma escolha errada dos dados pode levar as informações errôneas, o que prejudica a tomada de decisão (BATISTA, 2003). No pré-processamento é feita integração dos dados, eliminação de dados redundantes ou faltantes e a transformação para que os dados processados assumam um único formato. Após o processamento dos dados, são realizadas minerações de dados, para a extração de padrões e posteriores análises com a finalidade de se tomar decisões com o conhecimento obtido (REZENDE, 2003). Essa fase busca melhorar os dados selecionados, pois os mesmos podem ter informações que não poderão ajudar na descoberta de conhecimento. Para Berson (1997), os dados devem passar pelos processos de limpeza, integração para que posteriormente sejam transformados. A transformação dos dados é a fase após o pré-processamento que consiste em converter os dados, que possuem formatos diferentes, em formatos que possam ser entendidos pelo algoritmo de mineração de dados como, por exemplo, o ARFF (formato da ferramenta WEKA). Os dados são padronizados em um único formato para que algoritmo os entenda (SILVA, 2000). A mineração de dados é uma fase que reúne um conjunto de técnicas capazes de retirar dos dados tratados novos conhecimentos (REZENDE, 2003). A etapa de mineração de dados será descrita com mais detalhadamente na seção 2.4. A interpretação/análise é feita após a mineração dos dados, buscando estimar os resultados encontrados pelo algoritmo minerador a partir de conjunto de dados. 2.4 Mineração de Dados

17 17 Mineração de dados é um método que possibilita aos usuários obterem os conhecimentos de grandes bancos de dados (FAYYAD et. all., 1996). Para analisar as informações é necessário usar alguns procedimentos técnicos da mineração dos dados que podem determinar algumas características, tais como perfil, tendências, marketing, etc. A obtenção do conhecimento das informações que estão armazenadas nas bases é feita com a extração dos dados, na qual são usados os algoritmos de mineração. Ramos (1999), Fayyad et. all. (1996) e Gurovitz (1996) descrevem duas funcionalidades relevantes da mineração de dados, a descoberta do conhecimento e a previsão. A descoberta do conhecimento é a busca pelas informações importantes para a tomada de decisão, que não provêm de bases de dados operacionais, as quais podem ser realizadas apenas as operações tais como, inserção, alteração, atualização e exclusão de valores para os atributos e não podem suportar esse tipo de análise. Para o caso proposto, serão utilizados conjuntos de dados que passaram pelas fases de processamento e transformação por estarem aptos para este tipo de análise, ou seja, mineração de dados. A previsão contribui para o conhecimento das informações, auxiliando o gerente a definir as possibilidades de ocorrência de ações capazes de determinar comportamentos e perfis de clientes. As análises e previsões minimizam esforços como o tempo que seria gasto para determinar esses comportamentos ou erros que são prejudiciais ao tomar decisões. Existem várias ferramentas que consiste em um conjunto de algoritmos que realizam a tarefa da fase de mineração de dados, tais como MLC++ e WEKA. O MLC++ é uma ferramenta de mineração de dados, baseada em aprendizagem de máquina, que foi desenvolvida na linguagem C++, para extração de novos conhecimentos, e fornece como resultados para análise taxas de precisão, de aprendizado e a matriz de confusão (REZENDE, 2003). O WEKA será abordado na subseção 2.5 com maior ênfase por ser a ferramenta usada na mineração de dados deste trabalho. Segundo Berson (1997) e Ramos (1999), a mineração de dados pode ser realizada de acordo com algumas tarefas de mineração, tais como: associação, agrupamento e classificação. A seguir será apresentada uma breve descrição de cada uma dessas tarefas Associação Segundo Brusso (2000), as regras de associação são derivadas dos relacionamentos entre os dados processados, associações de condição e resultados. Na associação busca-se

18 18 encontrar a relação que existe entre os valores do conjunto de dados analisado. As relações encontradas ajudarão no processo de tomada de decisão. Um exemplo de regra de associação, para estimar a porcentagem e saber se houve um aumento nas vendas, são feitas associações do cliente do sexo masculino e do produto que comprado, que são fraldas, pode se inferir que a pessoa do sexo masculino também compra cervejas. Segundo Brusso (2000), é feito um cálculo da porcentagem da associação para encontrar a freqüência da compra de fraldas pelo do cliente do sexo masculino que também compra cervejas, então com isso realizar promoções e colocar os produtos um próximo ao outro para aumentar as vendas Agrupamento ou clustering No agrupamento criam-se conjuntos que possuem características semelhantes, com o intuito de agrupar os atributos dos dados processados. Esse conjunto ou classe pode determinar comportamentos de usuários. As similaridades do conjunto de dados é que determina um novo conjunto ou classe (RAMOS, 1999). A Figura 2 demonstra um tipo de agrupamento hipotético do perfil das mulheres, determinado através das coordenadas, quantidade de filhos e escolaridade. Figura 2. Agrupamento hipotético do perfil das mulheres. Como pode ser verificado na figura 2, as mulheres que têm apenas o ginásio ou ensino médio possuem em média de 3 a 5 filhos. O agrupamento é do perfil das mulheres que possuem essa escolaridade e a respectiva quantidade de filhos.

19 Classificação A classificação é uma tarefa da mineração de dados que consiste em avaliar os dados processados, classificando-os de acordo com as suas características. Para classificar, criam-se classes caracterizadas, e os dados processados são relacionados a essa classe por meio das peculiaridades (SILVA, 2000). Ao utilizar os algoritmos de classificação, podem-se definir os relacionamentos contidos entre os atributos dos dados processados, os quais poderão determinar uma previsão. Existem diferenças entre a associação e a classificação. Na associação é feita uma relação entre as hipóteses e a sua ocorrência para encontrar um conhecimento. Na classificação cria-se uma classe a partir das características das hipóteses (BRUSSO, 2000). Por exemplo, se os alunos acessam o sistema e têm senha de administrador de pelo menos uma máquina, então estão cursando o sétimo período. Pode-se prever e definir que é um aluno estagiário pela relação dos atributos. Com essas hipóteses é possível criar uma classe de perfil dos usuários. 2.5 Ferramenta WEKA A ferramenta WEKA foi desenvolvida pelos pesquisadores da universidade de Waikato na Nova Zelândia no ano de É uma ferramenta de mineração de dados implementada em Java que oferece suporte para vários sistemas operacionais (Windows e Linux). WEKA é um software livre por ser uma ferramenta que possui o código aberto e tem fins acadêmicos, estando disponível na pagina do próprio WEKA para ser utilizado por qualquer usuário (KIRKBY, 2004) Ambiente da Ferramenta WEKA A tela principal da ferramenta é o WEKA GUI Chooser e dispõe dos botões, Simple CLI, Explorer e Experimenter, conforme pode ser vista na Figura 3. O ambiente para

20 20 realização de análises é o Explorer. O Simple CLI serve apenas para mostrar como são executados os algoritmos do WEKA por linha de comando. A figura 4 mostra como ocorre a execução por linha de comando (KIRKBY, 2004) (WEKA, 2005). Figura 3. Tela inicial da ferramenta WEKA. Figura 4. Execução do Simple CLI em linha de comando. Para ser usado o ambiente gráfico WEKA Knowledge Explorer da ferramenta precisase clicar no botão Explorer localizado na tela inicial. Esse é constituído pelas abas de Preprocess, Classify, Cluster, Associate, Selected attributes e Visualize. A aba do Classify terá maior ênfase de explanação deste trabalho, porque este é destinado a fazer o comparativo dos algoritmos de classificação. Cada uma dessas abas do Explorer tem as suas funcionalidades e ficam ativas após a seleção de um conjunto de dados na aba do préprocessamento (KIRKBY, 2004) (WEKA, 2005). No pré-processamento (Preprocess), pode ser aberto um arquivo que tem o formato ARFF, suportado pela ferramenta WEKA. O arquivo com a extensão ARFF será comentado na

21 21 subseção A partir dos dados carregados no Preprocess é possível realizar a tarefa de mineração, com os algoritmos da aba do Classify, para encontrar o conhecimento, o que terá mais enfoque de explicação (KIRKBY, 2004) (WEKA, 2005). A mineração só poderá ser feita se os dados estiverem pré-processados e transformados, conforme citado na subseção A subseção expõe os passos para a transformação de um conjunto de dados préprocessado. Agrupamento (Cluster) utiliza os algoritmos para encontrarem dados que tenham semelhança, formando grupos ou perfis (WEKA, 2005). A associação (Associate) serve para agregar as regras encontradas, descobrimento das regras de associação, a partir da utilização de algoritmos é feita à associação dos valores dos atributos. Para selecionar e definir a relevância dos atributos utiliza-se a Seleção de Atributos (Select Attributes). Por fim, a visualização do conhecimento, com a definição de instâncias do arquivo ARFF que representam as coordenadas x e y, dá-se através do visualizador (Visualize) (WEKA, 2005). A Fig. 7 mostra a tela do Explorer WEKA, com a aba do Preprocess selecionada. Figura 7. Tela do Explorer WEKA Arquivo ARFF

22 22 Para analisar os dados processados por meio da ferramenta WEKA é necessário transformar os dados do banco de dados em um arquivo que esteja com a extensão *.arff (Attribute Relation File Format). Primeiro é preciso exportar os dados da base para o formato com delimitações, separados por vírgulas (o próprio sistema de gerenciamento de banco de dados possibilita essa exportação) e ser salvo com a extensão CSV. Após ter sido exportado e salvo como CSV, o arquivo é aberto como texto simples e novamente salvo com a extensão ARFF. Para transformar no formato ARFF é necessário seguir os seguintes passos: 1. Abrir o arquivo com as delimitações em um editor de textos; 2. Adicionar um nome para o conjunto de dados Forma <nome_do_conjunto>. Por DiabeteMellitus. 3. Em uma nova linha inserir os nomes dos atributos do conjunto de dados depois Exemplo da forma <nome_do_atributo> o próximo atributo deve estar em outra linha. O atributo tem o seu tipo numéricos representados por numeric ou real, ou nominais. Se possuir valores nominais como sim, não, F ou M devem ser apresentados dentro de chaves sexo {F,M} os valores dentro das chaves, automaticamente vão ser reconhecidos como os valores de cada atributo. Caso exista atributo que não possua valor, este deve ser substituído por? interrogação; 4. Acrescentar para que o algoritmo minerador entenda que vem logo após são os dados processados para a predição. 5. É opcional usar comentários dentro do arquivo, mas se necessário deve estar entre os símbolos % porcentagem. Exemplo: %<comentário> %; 6. Salvar o arquivo: escolher a opção Salvar como..., selecionar em Salvar como tipo: Texto sem formatação. Por fim, inserir um nome para o arquivo como: <nome_do_arquivo>.arff e o arquivo já estará pronto para ser analisado. Conforme mostra a figura 5, o arquivo não está formatação que a ferramenta precisa, pois foram apenas exportados de uma base de dados. Este arquivo está aberto como texto simples. Na figura 6 é apresentado o conjunto que foi formatado seguindo os passos de formatação.

23 23 Figura 5. Arquivo sem formatação do ARFF. Figura 6. Arquivo com formatação ARFF Classificação (Classify) A Figura 8 (1) mostra a tela principal do Classify a qual permite que o usuário possa classificar os dados processados na predição (WEKA, 2005). Esta aba contém o campo classificador (Classifier), indicado pelo número 2, onde pode ser definido o algoritmo de classificação que será utilizado. O Test Options (3) apresenta as opções que definem como será feito o teste e tipo de saída após a mineração de dados (4). A Figura 8 (5) mostra o local onde pode ser selecionado o atributo da predição. O botão Start (6) inicia a execução da tarefa de mineração. Caso a tarefa de mineração esteja sendo executada, poderá ser parada no botão, Stop (7). O Result list

24 24 (8) mostra a lista com os tipos dos algoritmos usados na tarefa de mineração, que podem ser selecionados posteriormente para visualizar o resultado no Classifier output (12). Cada vez que é utilizado um algoritmo na tarefa de mineração também é mostrado um texto de Log (9) e o Status (10) Figura 8. Tela principal do Classify. O Classifier, do classificador Classify da ferramenta WEKA é a parte que dispõe os vários tipos de algoritmos de classificação. Os algoritmos de classificação implementados na ferramenta WEKA utilizam as técnicas de aprendizagem de máquina tais como regras, árvore de decisão, bayesianos, redes neurais, aprendizado lazy (preguiçoso) e aprendizado meta. Para a mineração pode ser escolhido apenas um algoritmo por vez (WEKA, 2005). A lista dos algoritmos de classificação pode ser vista ao clicar na opção GenericObjectEditions (1), conforme figura 9.

25 25 1 Figura 9. Opção para escolha do algoritmo classificador. A tabela 1 apresenta as técnicas de classificação utilizada na ferramenta WEKA, com os respectivos algoritmos. Técnica de classificação Algoritmo(s) Bayes (probabilístico) NaiveBayes, NaiveBayesSimple Function (Técnica de regressão linear e logística) LinearRegression, Logistic, SMO, VotedPerceptron Lazy (Técnica baseada em instâncias) IB1, IBk, KStar Meta (Regressão por discretização) AdaBoostM1, AdditiveRegression, AttributeSelectedClassifier, Bagging, ClassificationViaRegression, CostSenitiveClassifier, CVParameterSelection, FilteredClassifier, MetaCost, MultiClassClassifier, MultiScheme, RegressionByDiscretization, Stacking, ThresholdSelector Misc (Técnica de discretização) Hiperpipes, VFI Rules (Regras de decisão) j48.part, DecisionTable, OneR Trees (Árvores de decisão) ADTree, DecisionStump, Id3, j48.j4 Tabela 1: Algoritmo de classificação por técnica. Na seção 2.6 serão explicados, com destaque, os algoritmos de classificação por regras, pois serão utilizados na predição do conjunto de dados. Os algoritmos usados são, j48.part, DecisionTable e OneR. Estes algoritmos foram escolhidos para realizar a tarefa de mineração de dados por fornecer clareza nos resultados, facilitando compreensão, pois a maneira de interpretação do conhecimento gerado é simples. As regras geradas possuem simplicidade por serem apresentadas em forma de condições (REZENDE, 2003). Por exemplo, se o paciente se sente bem é igual a sim então este paciente está classificado na classe saudável (REZENDE, 2003). A funcionalidade de testes do classificador do WEKA está no Test Options, do item 3 na figura 8, com as alternativas Use training set, Supplied test set, Cross-validation,

26 26 Percentage split, que podem ser definida a partir da seleção de apenas uma alternativa (KIRKBY, 2004). O User training set é uma opção que usa, para realização de teste, o mesmo conjunto de treinamento utilizado para predição, que provem da seleção feita na aba anterior do Preprocess (KIRKBY, 2004). O teste pode ser feito também com um outro conjunto de dados como, o conjunto de teste, o qual poderá ser selecionado em Supplied test set através do botão Set, permitindo escolher, também, um outro arquivo para o teste. Então, se faz os testes com o conjunto clicando-se no botão Start (KIRKBY, 2004). Existe outra opção para fazer o teste, o Cross-validation, em que o conjunto de dados pode se dividido em partes, uma para o teste e a quantidade restante para o treinamento. O conjunto de treinamentos pode ser definido na caixa de texto folds (KIRKBY, 2004). A última opção de testes é o Percentage split, nela pode-se definir a porcentagem que será usada para o treinamento e o restante para o teste (KIRKBY, 2004). O botão More Options é a opção de configuração para a saída dos dados processados que foram minerados (1). Para a saída existem as seguintes opções, Output model, Output perclass stats, Output entropy evaluation measures, Output confusion matrix e o Store predictions for visualization, no item 2 da figura 8. No Output model é mostrado todo o conjunto de dados que foi classificado. Output per-class stats exibe a estatística da precisão, a medida e classe. Output entropy evaluation measures mostra a avaliação das medidas de entropia. Output confusion matrix mostra como saída a matriz de confusão contendo nela a quantificação das instâncias. No Store predictions for visualization apresenta a predição de classificador a partir do Result list. O Cost-sensitive evaluation permite que seja definido um custo para a predição, deve ser informado o valor ao clicar no botão Set para que seja mostrada a análise dos erros, por fim fazer a executar da mineração clicando no botão Start (KIRKBY, 2004) (WEKA, 2005). Fig. 10 apresenta a tela com as opções para saída dos dados processados.

27 Figura 10. Opções de saída dos dados processados. O resultado da classificação pode ser visualizado no Classifier output, conforme mostra no item 1 da Fig Figura 11. Resultado do classificador.

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

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

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

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

SISTEMAS DE APRENDIZADO PARA A IDENTIFICAÇÃO DO NÚMERO DE CAROÇOS DO FRUTO PEQUI LEARNING SYSTEMS FOR IDENTIFICATION OF PEQUI FRUIT SEEDS NUMBER

SISTEMAS DE APRENDIZADO PARA A IDENTIFICAÇÃO DO NÚMERO DE CAROÇOS DO FRUTO PEQUI LEARNING SYSTEMS FOR IDENTIFICATION OF PEQUI FRUIT SEEDS NUMBER SISTEMAS DE APRENDIZADO PARA A IDENTIFICAÇÃO DO NÚMERO DE CAROÇOS DO FRUTO PEQUI Fernando Luiz de Oliveira 1 Thereza Patrícia. P. Padilha 1 Conceição A. Previero 2 Leandro Maciel Almeida 1 RESUMO O processo

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

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA. Pedro Henrique Bragioni Las Casas pedro.lascasas@dcc.ufmg.br

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA. Pedro Henrique Bragioni Las Casas pedro.lascasas@dcc.ufmg.br MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA Pedro Henrique Bragioni Las Casas pedro.lascasas@dcc.ufmg.br Processo Weka uma Ferramenta Livre para Data Mining O que é Weka? Weka é um Software livre do tipo open source para

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

ROTEIRO PARA TREINAMENTO DO SAGRES DIÁRIO Guia do Docente

ROTEIRO PARA TREINAMENTO DO SAGRES DIÁRIO Guia do Docente Conceito ROTEIRO PARA TREINAMENTO DO SAGRES DIÁRIO Guia do Docente O Sagres Diário é uma ferramenta que disponibiliza rotinas que facilitam a comunicação entre a comunidade Docente e Discente de uma instituição,

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

O GEM é um software 100% Web, ou seja, você poderá acessar de qualquer local através da Internet.

O GEM é um software 100% Web, ou seja, você poderá acessar de qualquer local através da Internet. Olá! Você está recebendo as informações iniciais para utilizar o GEM (Software para Gestão Educacional) para gerenciar suas unidades escolares. O GEM é um software 100% Web, ou seja, você poderá acessar

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

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

IMPLEMENTAÇÃO DE UM ALGORITMO DE PADRÕES DE SEQUÊNCIA PARA DESCOBERTA DE ASSOCIAÇÕES ENTRE PRODUTOS DE UMA BASE DE DADOS REAL

IMPLEMENTAÇÃO DE UM ALGORITMO DE PADRÕES DE SEQUÊNCIA PARA DESCOBERTA DE ASSOCIAÇÕES ENTRE PRODUTOS DE UMA BASE DE DADOS REAL Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Departamento de Computação - DECOM IMPLEMENTAÇÃO DE UM ALGORITMO DE PADRÕES DE SEQUÊNCIA PARA DESCOBERTA DE ASSOCIAÇÕES

Leia mais

Professor: Disciplina:

Professor: Disciplina: Professor: Curso: Esp. Marcos Morais de Sousa marcosmoraisdesousa@gmail.com Sistemas de informação Disciplina: Introdução a SI Noções de sistemas de informação Turma: 01º semestre Prof. Esp. Marcos Morais

Leia mais

Anexo III Funcionamento detalhado do Sistema Montador de Autoria

Anexo III Funcionamento detalhado do Sistema Montador de Autoria 1 Sumário Anexo III Funcionamento detalhado do Sistema Montador de Autoria Anexo III Funcionamento detalhado do Sistema Montador de Autoria... 1 1 Sumário... 1 2 Lista de Figuras... 5 3 A Janela principal...

Leia mais

Sumário 1. SOBRE O NFGoiana DESKTOP... 3 1.1. Apresentação... 3 1.2. Informações do sistema... 3 1.3. Acessando o NFGoiana Desktop... 3 1.4.

Sumário 1. SOBRE O NFGoiana DESKTOP... 3 1.1. Apresentação... 3 1.2. Informações do sistema... 3 1.3. Acessando o NFGoiana Desktop... 3 1.4. 1 Sumário 1. SOBRE O NFGoiana DESKTOP... 3 1.1. Apresentação... 3 1.2. Informações do sistema... 3 1.3. Acessando o NFGoiana Desktop... 3 1.4. Interface do sistema... 4 1.4.1. Janela Principal... 4 1.5.

Leia mais

Índice. Para encerrar um atendimento (suporte)... 17. Conversa... 17. Adicionar Pessoa (na mesma conversa)... 20

Índice. Para encerrar um atendimento (suporte)... 17. Conversa... 17. Adicionar Pessoa (na mesma conversa)... 20 Guia de utilização Índice Introdução... 3 O que é o sistema BlueTalk... 3 Quem vai utilizar?... 3 A utilização do BlueTalk pelo estagiário do Programa Acessa Escola... 5 A arquitetura do sistema BlueTalk...

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

SISTEMA INTEGRADO DE GESTÃO ACADÊMICA

SISTEMA INTEGRADO DE GESTÃO ACADÊMICA MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO TRIÂNGULO MINEIRO SISTEMA INTEGRADO DE GESTÃO ACADÊMICA MÓDULO PROTOCOLO MANUAL DO USUÁRIO VERSÃO: SETEMBRO/2010 SUMÁRIO Introdução...

Leia mais

Aula 03 PowerPoint 2007

Aula 03 PowerPoint 2007 Aula 03 PowerPoint 2007 Professor: Bruno Gomes Disciplina: Informática Básica Curso: Gestão de Turismo Sumário da aula: 1. Abrindo o PowerPoint; 2. Conhecendo a Tela do PowerPoint; 3. Criando uma Nova

Leia mais

MANUAL DO USUÁRIO SUMÁRIO

MANUAL DO USUÁRIO SUMÁRIO SUMÁRIO 1. Home -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 2. Cadastros -------------------------------------------------------------------------------------------------

Leia mais

Nome: Login: CA: Cidade: UF CARTÃO RESPOSTA QUESTÃO RESPOSTA QUESTÃO RESPOSTA

Nome: Login: CA: Cidade: UF CARTÃO RESPOSTA QUESTÃO RESPOSTA QUESTÃO RESPOSTA ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS TURMA 2008 3º PERÍODO - 5º MÓDULO AVALIAÇÃO A4 DATA 23/04/2009 ENGENHARIA DE SOFTWARE Dados de identificação do Acadêmico: Nome: Login: CA: Cidade: UF CARTÃO RESPOSTA

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

ADM041 / EPR806 Sistemas de Informação

ADM041 / EPR806 Sistemas de Informação ADM041 / EPR806 Sistemas de Informação UNIFEI Universidade Federal de Itajubá Prof. Dr. Alexandre Ferreira de Pinho 1 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Tipos de SAD Orientados por modelos: Criação de diferentes

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

Premiação por Produtividade

Premiação por Produtividade Versão 2.0 Manual destinado à implantadores, técnicos do suporte e usuários finais Sumário Configurações... 3 Definição das Metas... 5 Mês Referência... 5 Cotas por Funcionário... 8 Resultados... 9 Acompanhamento

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

ANÁLISE DA CONSERVAÇÃO PÓS-COLHEITA DA ALFACE (Lactuca Sativa, L) UTILIZANDO O SISTEMA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO BKD

ANÁLISE DA CONSERVAÇÃO PÓS-COLHEITA DA ALFACE (Lactuca Sativa, L) UTILIZANDO O SISTEMA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO BKD ANÁLISE DA CONSERVAÇÃO PÓS-COLHEITA DA ALFACE (Lactuca Sativa, L) UTILIZANDO O SISTEMA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO BKD RESUMO Thereza P. P. Padilha Fabiano Fagundes Conceição Previero Laboratório de Solos

Leia mais

Treinamento Auditor Fiscal. Instrutor: Jaime Naves Gestora: Adriana Nunes

Treinamento Auditor Fiscal. Instrutor: Jaime Naves Gestora: Adriana Nunes Treinamento Auditor Fiscal Instrutor: Jaime Naves Gestora: Adriana Nunes Conceito: O Auditor Fiscal WEB é uma solução que permite a usuários de qualquer segmento empresarial realizar auditorias sobre os

Leia mais

DIFERENCIAÇÃO IMPLÍCITA: VISUALIZANDO AS RETAS TANGENTES E NORMAIS COM O AUXÍLIO DO WINPLOT

DIFERENCIAÇÃO IMPLÍCITA: VISUALIZANDO AS RETAS TANGENTES E NORMAIS COM O AUXÍLIO DO WINPLOT DIFERENCIAÇÃO IMPLÍCITA: VISUALIZANDO AS RETAS TANGENTES E NORMAIS COM O AUXÍLIO DO WINPLOT Silmara Alexandra da Silva Vicente Universidade Presbiteriana Mackenzie Gisela Hernandes Gomes Universidade Presbiteriana

Leia mais

Rational Quality Manager. Nome: Raphael Castellano Campus: AKXE Matrícula: 200601124831

Rational Quality Manager. Nome: Raphael Castellano Campus: AKXE Matrícula: 200601124831 Rational Quality Manager Nome: Raphael Castellano Campus: AKXE Matrícula: 200601124831 1 Informações Gerais Informações Gerais sobre o RQM http://www-01.ibm.com/software/awdtools/rqm/ Link para o RQM https://rqmtreina.mvrec.local:9443/jazz/web/console

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

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

Avaliando o que foi Aprendido

Avaliando o que foi Aprendido Avaliando o que foi Aprendido Treinamento, teste, validação Predição da performance: Limites de confiança Holdout, cross-validation, bootstrap Comparando algoritmos: o teste-t Predecindo probabilidades:função

Leia mais

ArcSoft MediaConverter

ArcSoft MediaConverter ArcSoft MediaConverter User Manual Português 1 201004 Índice Índice... 2 1. Índice... 3 1.1 Requisitos do sistema... 4 1.2 Extras... 4 2. Convertendo arquivos... 7 2.1 Passo1: Selecionar mídia... 7 2.1.1

Leia mais

1. Resolução de problemas de Programação Linear utilizando Excel

1. Resolução de problemas de Programação Linear utilizando Excel 1. Resolução de problemas de Programação Linear utilizando Excel O software Excel resolve problemas de Programação Linear através da ferramenta Solver. Retomando um problema de Programação Linear já citado,

Leia mais

Manual do e-dimed 4.0

Manual do e-dimed 4.0 Manual do e-dimed 4.0 Instalação e Configuração - Módulo Cliente Após a instalação do e-dimed ser efetuada, clique no atalho criado no desktop do computador. Será exibida a janela abaixo: A instalação

Leia mais

Manual do Visualizador NF e KEY BEST

Manual do Visualizador NF e KEY BEST Manual do Visualizador NF e KEY BEST Versão 1.0 Maio/2011 INDICE SOBRE O VISUALIZADOR...................................................... 02 RISCOS POSSÍVEIS PARA O EMITENTE DA NOTA FISCAL ELETRÔNICA.................

Leia mais

Construção da Consulta. Para a construção da consulta, siga os passos abaixo:

Construção da Consulta. Para a construção da consulta, siga os passos abaixo: Com a finalidade de esclarecer e auxiliar o usuário sobre a utilização do produto PaepOnline, a Fundação Seade elaborou um manual explicativo sobre a forma de construção das tabelas e sua navegabilidade.

Leia mais

Manual de Utilização das Funções Básicas do Sistema ClinicWeb

Manual de Utilização das Funções Básicas do Sistema ClinicWeb Manual de Utilização das Funções Básicas do Sistema ClinicWeb Dezembro/2012 2 Manual de Utilização das Funções Básicas do Sistema ClinicWeb Sumário de Informações do Documento Título do Documento: Resumo:

Leia mais

FUNCEXDATA 2.0. Manual do Usuário. Maio/2012. Ajudando o Brasil a expandir fronteiras

FUNCEXDATA 2.0. Manual do Usuário. Maio/2012. Ajudando o Brasil a expandir fronteiras Ajudando o Brasil a expandir fronteiras FUNCEXDATA 2.0 Manual do Usuário Maio/2012 Funcex Av. Rio Branco, 120, Gr. 707, Centro 20040-001 Rio de Janeiro RJ Instituída em 12 de março de 1976 CNPJ 42.580.266/0001-09.

Leia mais

[GESTÃO DE REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS COM O ENDNOTE]

[GESTÃO DE REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS COM O ENDNOTE] 2015 FEP Centro de Documentação, Informação e Arquivo (CDIA) [GESTÃO DE REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS COM O ENDNOTE] Documento de apoio na utilização do Endnote. ÍNDICE ÍNDICE... 1 BREVE INTRODUÇÃO... 2 O

Leia mais

Manual da Turma Virtual: MATERIAIS. Para acessar a turma virtual com o perfil Docente, siga o caminho indicado abaixo:

Manual da Turma Virtual: MATERIAIS. Para acessar a turma virtual com o perfil Docente, siga o caminho indicado abaixo: Manual da Turma Virtual: MATERIAIS Para acessar a turma virtual com o perfil Docente, siga o caminho indicado abaixo: MENU TURMA VIRTUAL MENU MATERIAIS CONTEÚDO/PÁGINA WEB Esta operação possibilita que

Leia mais

Manual Telemetria - RPM

Manual Telemetria - RPM Sumário Apresentação... 2 Home... 2 Definição do Idioma... 3 Telemetria RPM... 4 Pré-requisitos necessários para utilizar o menu Telemetria RPM... 5 Faixas RPM... 11 Configura Faixa do Veículo... 15 Acumulado

Leia mais

Moodle - CEAD Manual do Estudante

Moodle - CEAD Manual do Estudante Moodle - CEAD Manual do Estudante Índice Introdução 3 Acessando o Ambiente 4 Acessando o Curso 5 Navegando no Ambiente do Curso 5 Box Participantes 5 Box Atividades 5 Box Buscar nos Fóruns 5 Box Administração

Leia mais

Manual do Artikulate. Andreas Cord-Landwehr Ondrila Gupta Tradução: André Marcelo Alvarenga

Manual do Artikulate. Andreas Cord-Landwehr Ondrila Gupta Tradução: André Marcelo Alvarenga Andreas Cord-Landwehr Ondrila Gupta Tradução: André Marcelo Alvarenga 2 Conteúdo 1 Introdução 5 1.1 Conceito de aprendizagem................................. 5 1.2 Primeiros passos no Artikulate..............................

Leia mais

Administração de dados - Conceitos, técnicas, ferramentas e aplicações de Data Mining para gerar conhecimento a partir de bases de dados

Administração de dados - Conceitos, técnicas, ferramentas e aplicações de Data Mining para gerar conhecimento a partir de bases de dados Universidade Federal de Pernambuco Graduação em Ciência da Computação Centro de Informática 2006.2 Administração de dados - Conceitos, técnicas, ferramentas e aplicações de Data Mining para gerar conhecimento

Leia mais

Software de análise de dados. Versão Sete. Melhorias

Software de análise de dados. Versão Sete. Melhorias Software de análise de dados Versão Sete Melhorias Software de análise de dados O IDEA Versão Sete apresenta centenas de novas melhorias e funcionalidades desenvolvidas para ajudá-lo a usar melhor o produto,

Leia mais

Manual SAGe Versão 1.2 (a partir da versão 12.08.01)

Manual SAGe Versão 1.2 (a partir da versão 12.08.01) Manual SAGe Versão 1.2 (a partir da versão 12.08.01) Submissão de Relatórios Científicos Sumário Introdução... 2 Elaboração do Relatório Científico... 3 Submissão do Relatório Científico... 14 Operação

Leia mais

Software de gerenciamento do sistema Intel. Guia do usuário do Pacote de gerenciamento do servidor modular Intel

Software de gerenciamento do sistema Intel. Guia do usuário do Pacote de gerenciamento do servidor modular Intel Software de gerenciamento do sistema Intel do servidor modular Intel Declarações de Caráter Legal AS INFORMAÇÕES CONTIDAS NESTE DOCUMENTO SÃO RELACIONADAS AOS PRODUTOS INTEL, PARA FINS DE SUPORTE ÀS PLACAS

Leia mais

Exemplo de Aplicação do DataMinig

Exemplo de Aplicação do DataMinig Exemplo de Aplicação do DataMinig Felipe E. Barletta Mendes 19 de fevereiro de 2008 INTRODUÇÃO AO DATA MINING A mineração de dados (Data Mining) está inserida em um processo maior denominado Descoberta

Leia mais

Dicas para usar melhor o Word 2007

Dicas para usar melhor o Word 2007 Dicas para usar melhor o Word 2007 Quem está acostumado (ou não) a trabalhar com o Word, não costuma ter todo o tempo do mundo disponível para descobrir as funcionalidades de versões recentemente lançadas.

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

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani Planejamento Estratégico de TI Prof.: Fernando Ascani Data Warehouse - Conceitos Hoje em dia uma organização precisa utilizar toda informação disponível para criar e manter vantagem competitiva. Sai na

Leia mais

Portal Contador Parceiro

Portal Contador Parceiro Portal Contador Parceiro Manual do Usuário Produzido por: Informática Educativa 1. Portal Contador Parceiro... 03 2. Acesso ao Portal... 04 3. Profissionais...11 4. Restrito...16 4.1 Perfil... 18 4.2 Artigos...

Leia mais

Tutorial 5 Questionários

Tutorial 5 Questionários Tutorial 5 Questionários A atividade Questionário no Moodle pode ter várias aplicações, tais como: atividades de autoavaliação, lista de exercícios para verificação de aprendizagem, teste rápido ou ainda

Leia mais

Solução de gerenciamento de sistemas Dell KACE K1000 Versão 5.5. Guia de gerenciamento de ativos. Julho de 2013

Solução de gerenciamento de sistemas Dell KACE K1000 Versão 5.5. Guia de gerenciamento de ativos. Julho de 2013 Solução de gerenciamento de sistemas Dell KACE K1000 Versão 5.5 Guia de gerenciamento de ativos Julho de 2013 2004-2013 Dell, Inc. Todos os direitos reservados. Qualquer forma de reprodução deste material

Leia mais

Manual para Envio de Petição Inicial

Manual para Envio de Petição Inicial Manual para Envio de Petição Inicial 1. Após abrir a página do PROJUDI, digite seu usuário e senha 1.1. Para advogados o usuário é o cpf.adv (ex: 12345678900.adv) 1.2. Após digitar os dados (login e senha),

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

Microsoft Office PowerPoint 2007

Microsoft Office PowerPoint 2007 INTRODUÇÃO AO MICROSOFT POWERPOINT 2007 O Microsoft Office PowerPoint 2007 é um programa destinado à criação de apresentação através de Slides. A apresentação é um conjunto de Sides que são exibidos em

Leia mais

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO @ribeirord FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Rafael D. Ribeiro, M.Sc,PMP. rafaeldiasribeiro@gmail.com http://www.rafaeldiasribeiro.com.br Lembrando... Aula 4 1 Lembrando... Aula 4 Sistemas de apoio

Leia mais

Nota Fiscal Paulista. Manual do TD REDF (Transmissor de Dados Registro Eletrônico de Documentos Fiscais) GOVERNO DO ESTADO DE SÃO PAULO

Nota Fiscal Paulista. Manual do TD REDF (Transmissor de Dados Registro Eletrônico de Documentos Fiscais) GOVERNO DO ESTADO DE SÃO PAULO Nota Fiscal Paulista Manual do TD REDF (Transmissor de Dados Registro Eletrônico de Documentos Fiscais) Versão 1.1 15/02/2008 Página 1 de 17 Índice Analítico 1. Considerações Iniciais 3 2. Instalação do

Leia mais

INTRODUÇÃO A MINERAÇÃO DE DADOS UTILIZANDO O WEKA

INTRODUÇÃO A MINERAÇÃO DE DADOS UTILIZANDO O WEKA INTRODUÇÃO A MINERAÇÃO DE DADOS UTILIZANDO O WEKA Marcelo DAMASCENO(1) (1) Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte/Campus Macau, Rua das Margaridas, 300, COHAB, Macau-RN,

Leia mais

1 REQUISITOS BÁSICOS PARA INSTALAR O SMS PC REMOTO

1 REQUISITOS BÁSICOS PARA INSTALAR O SMS PC REMOTO 1 ÍNDICE 1 REQUISITOS BÁSICOS PARA INSTALAR O SMS PC REMOTO... 3 1.1 REQUISITOS BASICOS DE SOFTWARE... 3 1.2 REQUISITOS BASICOS DE HARDWARE... 3 2 EXECUTANDO O INSTALADOR... 3 2.1 PASSO 01... 3 2.2 PASSO

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

COMO COLABORAR NO WIKI DO MOODLE 1. Orientações para produção escolar colaborativa no wiki do Moodle:

COMO COLABORAR NO WIKI DO MOODLE 1. Orientações para produção escolar colaborativa no wiki do Moodle: COMO COLABORAR NO WIKI DO MOODLE 1 Ilse Abegg e Fábio da Purificação de Bastos e-mail: iabegg@mail.ufsm.br O wiki no Moodle é uma ferramenta de atividade que visa produção escolar colaborativa. Isso significa

Leia mais

Informática Aplicada

Informática Aplicada Informática Aplicada SO Windows Aula 3 Prof. Walteno Martins Parreira Jr www.waltenomartins.com.br waltenomartins@yahoo.com 2014 APRESENTAÇÃO Todo computador precisa de um sistema operacional. O Windows

Leia mais

OMT-G Design. Instalação por pacotes

OMT-G Design. Instalação por pacotes OMT-G Design A plataforma Eclipse OMT-G Design não é um software independente, é um plug-in que se utiliza dos mecanismos de extensão do Eclipse que por sua vez é um ambiente de desenvolvimento de software.

Leia mais

15 Computador, projeto e manufatura

15 Computador, projeto e manufatura A U A UL LA Computador, projeto e manufatura Um problema Depois de pronto o desenho de uma peça ou objeto, de que maneira ele é utilizado na fabricação? Parte da resposta está na Aula 2, que aborda as

Leia mais

Aula 02 Excel 2010. Operações Básicas

Aula 02 Excel 2010. Operações Básicas Aula 02 Excel 2010 Professor: Bruno Gomes Disciplina: Informática Básica Curso: Gestão de Turismo Sumário da aula: 1. Operações básicas; 2. Utilizando Funções; 3. Funções Lógicas; 4. Gráficos no Excel;

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

Mineração de dados: um estudo de caso de concessão de crédito explorando o software Weka

Mineração de dados: um estudo de caso de concessão de crédito explorando o software Weka Mineração de dados: um estudo de caso de concessão de crédito explorando o software Weka Andreia Smiderle, Alessandra Marchiori de Oliveira Depto de Sistemas de Informação, Faculdade MATER DEI, 85501-030,

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

E3Suite. Estudo da Evolução de Eventos Científicos

E3Suite. Estudo da Evolução de Eventos Científicos E3Suite Estudo da Evolução de Eventos Científicos Manual do usuário Projeto: Redes Sociais de Pesquisa em Sistemas de Informação UNIRIO Conteúdo 1. Instalação... 3 2. Visão Geral... 4 Equivalência de Instituições...

Leia mais

MANUAL DO GERENCIADOR ESCOLAR WEB

MANUAL DO GERENCIADOR ESCOLAR WEB CNS LEARNING MANUAL DO GERENCIADOR ESCOLAR WEB Versão Online 13 Índice ÍNDICE... 1 VISÃO GERAL... 2 CONCEITO E APRESENTAÇÃO VISUAL... 2 PRINCIPAIS MÓDULOS... 3 ESTRUTURAÇÃO... 3 CURSOS... 4 TURMAS... 4

Leia mais

PORTAL DE COMPRAS SÃO JOSÉ DO RIO PRETO

PORTAL DE COMPRAS SÃO JOSÉ DO RIO PRETO Compra Direta - Guia do Fornecedor PORTAL DE COMPRAS SÃO JOSÉ DO RIO PRETO Página As informações contidas neste documento, incluindo quaisquer URLs e outras possíveis referências a web sites, estão sujeitas

Leia mais

Manual Portal Ambipar

Manual Portal Ambipar Manual Portal Ambipar Acesso Para acessar o Portal Ambipar, visite http://ambipar.educaquiz.com.br. Login Para efetuar o login no Portal será necessário o e-mail do Colaborador e a senha padrão, caso a

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

FERRAMENTAS DE COLABORAÇÃO CORPORATIVA

FERRAMENTAS DE COLABORAÇÃO CORPORATIVA FERRAMENTAS DE COLABORAÇÃO CORPORATIVA Criação de Formulários no Google Drive Sumário (Clique sobre a opção desejada para ir direto à página correspondente) Criação de Formulários no Google Drive Introdução...

Leia mais

Funcionalidades do Sistema de Negociação de Créditos de Carbono. Anexo VIII

Funcionalidades do Sistema de Negociação de Créditos de Carbono. Anexo VIII Anexo VIII Este Manual do Usuário possui caráter informativo e complementar ao Edital do Leilão de Venda de Reduções Certificadas de Emissão nº 001/2012, promovido pela Prefeitura da Cidade de São Paulo

Leia mais

iconnect 3.3 Atualizações Pesquisa Dinâmica

iconnect 3.3 Atualizações Pesquisa Dinâmica iconnect 3.3 Atualizações Pesquisa Dinâmica Conteúdo iconnect 3.3 Atualizações Pesquisa Dinâmica... 3 1. Feedback do Cliente...3 1.1 Feedback do Cliente no Email da Pesquisa Dinâmica... 3 1.2 Página de

Leia mais

Sumário INTRODUÇÃO... 3. 1. Acesso ao Ambiente do Aluno... 4. 2. Ferramentas e Configurações... 5. 2.1 Ver Perfil... 5. 2.2 Modificar Perfil...

Sumário INTRODUÇÃO... 3. 1. Acesso ao Ambiente do Aluno... 4. 2. Ferramentas e Configurações... 5. 2.1 Ver Perfil... 5. 2.2 Modificar Perfil... Sumário INTRODUÇÃO... 3 1. Acesso ao Ambiente do Aluno... 4 2. Ferramentas e Configurações... 5 2.1 Ver Perfil... 5 2.2 Modificar Perfil... 6 2.3 Alterar Senha... 11 2.4 Mensagens... 11 2.4.1 Mandando

Leia mais

Por: Rafael Nink de Carvalho www.linuxeducacional.com www.rafaelnink.com

Por: Rafael Nink de Carvalho www.linuxeducacional.com www.rafaelnink.com L I N2 U0 X0 9 Manual de Instalação do Linux Educacional 3.0 Por: Rafael Nink de Carvalho ü Configurando o SETUP do computador ü Rodando a versão Live CD ü Instalando o Linux www.linuxeducacional.com Educacional

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

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

Certificado Digital A1

Certificado Digital A1 Certificado Digital A1 Geração Todos os direitos reservados. Imprensa Oficial do Estado S.A. - 2012 Página 1 de 41 Pré-requisitos para a geração Dispositivos de Certificação Digital Para que o processo

Leia mais

Como Usar o DriverMax

Como Usar o DriverMax Como Usar o DriverMax Este programa é uma mão na roda para proteger os drivers dos componentes de um computador. Veja porquê. O DriverMax é uma ferramenta que faz cópias de segurança de todos os drivers

Leia mais

Guia de Início Rápido

Guia de Início Rápido Guia de Início Rápido O Microsoft PowerPoint 2013 parece diferente das versões anteriores, por isso criamos este guia para ajudar você a minimizar a curva de aprendizado. Encontre o que você precisa Clique

Leia mais

Guia de administração para a integração do Portrait Dialogue 6.0. Versão 7.0A

Guia de administração para a integração do Portrait Dialogue 6.0. Versão 7.0A Guia de administração para a integração do Portrait Dialogue 6.0 Versão 7.0A 2013 Pitney Bowes Software Inc. Todos os direitos reservados. Esse documento pode conter informações confidenciais ou protegidas

Leia mais

Fox Gerenciador de Sistemas

Fox Gerenciador de Sistemas Fox Gerenciador de Sistemas Índice 1. FOX GERENCIADOR DE SISTEMAS... 4 2. ACESSO AO SISTEMA... 5 3. TELA PRINCIPAL... 6 4. MENU SISTEMAS... 7 5. MENU SERVIÇOS... 8 5.1. Ativação Fox... 8 5.2. Atualização

Leia mais

COMO SE CONECTAR A REDE SOCIAL FACEBOOK? Passo-a-passo para criação de uma nova conta

COMO SE CONECTAR A REDE SOCIAL FACEBOOK? Passo-a-passo para criação de uma nova conta Universidade Federal de Minas Gerais Faculdade de Educação NÚCLEO PR@XIS Núcleo Pr@xis COMO SE CONECTAR A REDE SOCIAL FACEBOOK? Passo-a-passo para criação de uma nova conta Francielle Vargas* Tutorial

Leia mais

Manual de Publicaça o no Blog da Aça o TRIBOS nas Trilhas da Cidadania

Manual de Publicaça o no Blog da Aça o TRIBOS nas Trilhas da Cidadania Manual de Publicaça o no Blog da Aça o TRIBOS nas Trilhas da Cidadania Sumário Objetivos do Blog... 2 Log-in... 3 Esqueci minha senha... 4 Utilizando o Blog... 5 Encontrando seu Blog... 5 Conhecendo o

Leia mais

Cadastramento de Computadores. Manual do Usuário

Cadastramento de Computadores. Manual do Usuário Cadastramento de Computadores Manual do Usuário Setembro 2008 ÍNDICE 1. APRESENTAÇÃO 1.1 Conhecendo a solução...03 Segurança pela identificação da máquina...03 2. ADERINDO À SOLUÇÃO e CADASTRANDO COMPUTADORES

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

Esta é a tela inicia, aqui podemos visualizer os relatórios de envio, gráficos de inscrições,cancelamentos, etc.

Esta é a tela inicia, aqui podemos visualizer os relatórios de envio, gráficos de inscrições,cancelamentos, etc. CRIANDO UMA CAMPANHA Esta é a tela inicia, aqui podemos visualizer os relatórios de envio, gráficos de inscrições,cancelamentos, etc. O primeiro passo é adicionar uma lista, as lista basicamente são grupos

Leia mais

MANUAL DO ALUNO EAD 1

MANUAL DO ALUNO EAD 1 MANUAL DO ALUNO EAD 1 2 1. CADASTRAMENTO NO AMBIENTE VIRTUAL DE APRENDIZAGEM Após navegar até o PORTAL DA SOLDASOFT (www.soldasoft.com.br), vá até o AMBIENTE DE APRENDIZAGEM (www.soldasoft.com.br/cursos).

Leia mais

FACULDADE DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO. PROJETO FINAL I e II PLANO DE TRABALHO

FACULDADE DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO. PROJETO FINAL I e II PLANO DE TRABALHO <NOME DO TRABALHO> <Nome do Aluno> <Nome do Orientador> FACULDADE DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO PROJETO FINAL I e II PLANO DE TRABALHO O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) a ser desenvolvido

Leia mais