@MASTERSTHESIS{ 2020:338037461,
 	title = {Um modelo de an?lise visual de dados de energia para edif?cios e cidades inteligentes},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9239",
 	abstract = "Devido ? recente evolu??o tecnol?gica, novos sensores e dispositivos est?o sendo incorporados em edif?cios e cidades inteligentes, para facilitar o entendimento da sua din?mica e melhorar seu gerenciamento, bem como sua rela??o custo-benef?cio. Neste contexto, a combina??o de tecnologia da informa??o e dispositivos capazes de capturar e compartilhar informa??es com outros dispositivos pode ajudar a coletar e compreender dados de energia. Esta ? uma tarefa importante para avaliar a efici?ncia energ?tica, ajudando a resolver problemas relacionados ? energia. Por?m, pode-se tornar um desafio analisar grandes volumes de dados que s?o coletados e armazenados ininterruptamente para confirmar tend?ncias, identificar padr?es ocultos e valores discrepantes que ajudem na tomada de decis?es. O uso de representa??es gr?ficas pode auxiliar neste processo, mas a an?lise visual de grandes volumes de dados de energia pode n?o ser uma tarefa simples de ser executada, pois muitas das ferramentas de visualiza??o existentes n?o foram planejadas com esta finalidade, dificultando tanto uma an?lise interativa com diferentes n?veis de granularidade ao longo do tempo, como a compara??o entre dados meteorol?gicos com diferentes dados de energia. Assim, o objetivo deste trabalho ? apresentar um modelo para an?lise visual de dados de consumo ou gera??o de energia para cidades e edif?cios inteligentes. Este modelo permite carregar, analisar e comparar dados de energia e dados meteorol?gicos ao longo do tempo para, por exemplo, identificar padr?es de consumo com diferentes condi??es clim?ticas e valores discrepantes. Al?m disso, oferece diversas formas de explorar e compreender padr?es entre diferentes conjuntos de dados, incorpora quatro algoritmos para realizar an?lises preditivas e permite avaliar os dados com diferentes n?veis de granularidades de tempo, atrav?s de uma abordagem interativa baseada na t?cnica de detalhes sob demanda integrada com coordinated multiple views. Uma avalia??o com especialistas de dom?nio demonstra a viabilidade, al?m das vantagens de usar esse modelo para explorar, monitorar e comparar dados de energia.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}