@MASTERSTHESIS{ 2013:1693505737,
 	title = {RSAPP, um algoritmo baseado em rough sets para auxílio ao processo de descoberta de conhecimento em banco de dados},
 	year = {2013},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5237",
 	abstract = "As técnicas, business intelligence (BI) firmaram-se como grandes aliadas das organizações nas tarefas de transformar dados em conhecimento, apoiando a média e alta gestão na tomada de decisões. As ferramentas de BI em sua, composição são fundadas em técnicas de gestão do conhecimento, tais como Data Warehouse (DW), OLAP (Online Analytical Processing), minaração de dados (MD), entre outras. Neste contexto, observa-se que em muitos casos, projatos de MD acabam sendo inviabilizados por alguns fatores, tais como, custo do projeto, duração e principalmente, a incerteza na obtenção de resultados que retornem o investimento despedindo no projeto. O presente trabalho busca minimizar os fatores acima por meio um diagnóstico sobre dados, através de um algoritmo baseado em Rough Sets Theory (Teoria dos Conjuntos Aproximados (TCA)). O algoritmo desenvolvido, nomeado Rough Set App (RSAPP) objetiva criar um diagnóstico sobre os dados persistidos no DW, a fim de mapear quais atributos possuem maior potencial de gerar modelos de mineração mais preciosos e resultados mais interessantes. Desta forma, entende-se que o diagnóstico gerado por RSAPP pode complementar o processo de KDD (Knowledge Discovery in database), reduzindo o tempo gasto nas atividades de entendimento e redução da dimensionalidade dos dados. No trabalho se faz uma descrição detalhada acerca do algoritmo implementado, bem como o relato dos, testes que foram executados. Ao final faz-se uma análise empírica sobre os resultados a fim de estimar a eficácia do algoritmo quanto a sua proposta.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informáca}
}