@MASTERSTHESIS{ 2010:886225492,
 	title = {Processo de indução e ranqueamento de árvores de decisão sobre modelos OLAP},
 	year = {2010},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5163",
 	abstract = "Organizações atuantes nos mais diferentes mercados, têm utilizado os benefícios oferecidos pela utilização de técnicas de Data Mining  DM como atividades complementares a seus sistemas de apoio a decisão estratégica. Porém, para a grande maioria das organizações, a implantação de um projeto de DM acaba sendo inviabilizada em função de diferentes fatores como: duração do projeto, custos elevados e principalmente pela incerteza quanto à obtenção de resultados que possam auxiliar de fato a organização a melhorar seus processos de negócio. Neste contexto, este trabalho apresenta um processo, baseado no processo de Knowledge Discovery in Database  KDD, que visa identificar oportunidades para aplicação de técnicas de DM através da indução e ranqueamento de árvores de decisão geradas pela exploração semiautomática de modelos On-Line Analytical Processing - OLAP. O processo construído utiliza informações armazenadas em um modelo OLAP preparado com base nas informações utilizadas por sistemas de Customer Relationship Management - CRM e Business Intelligence  BI, tipicamente utilizados por organizações no apoio a tomada de decisão estratégica. Neste trabalho é apresentada uma série de experimentos, gerados de forma semiautomática, utilizando técnicas de DM, cujos resultados são coletados e armazenados para posterior avaliação e ranqueamento. O processo foi construído e testado com um conjunto significativo de experimentos e posteriormente avaliado por especialistas de negócio em uma instituição financeira de grande porte onde esta pesquisa foi desenvolvida.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informáca}
}