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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
01/10/2009 |
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Data da última atualização: |
30/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
MAXIMO, F. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MIRANDA, M. J. de. |
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Afiliação: |
FERNANDO ATTIQUE MAXIMO, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; MARINA JORGE DE MIRANDA, Estagiária/CEPAGRI/UNICAMP. |
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Título: |
Uso de regras de associação para enriquecer o suporte do planejamento agrícola municipal: estudo de caso. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2009. |
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Conteúdo: |
As técnicas de mineração de dados são úteis para explorar padrões em grandes banco de dados, subsidiando novos conhecimentos. Essas técnicas tem sido usadas com sucesso em diversas áreas, da comercial a científica. O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo de caso em Taquarituba-SP, onde os dados das propriedades rurais foram coletados e submetidos à regras de associação, uma das tarefa da mineração de dados . A eficiência desta tarefa evidenciará novas informações para os municípios, destacando pontos fortes e fracos e enriquecerá os subsídios para o planejamento rural municipal. |
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Palavras-Chave: |
Agricultural planning; Data mining; Mineração de dados; Planejamento agrícola municipal; Planejamento rural municipal; Regras de associação. |
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Thesagro: |
Tecnologia da Informação. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/16770/1/T108.pdf
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Marc: |
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520 $aAs técnicas de mineração de dados são úteis para explorar padrões em grandes banco de dados, subsidiando novos conhecimentos. Essas técnicas tem sido usadas com sucesso em diversas áreas, da comercial a científica. O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo de caso em Taquarituba-SP, onde os dados das propriedades rurais foram coletados e submetidos à regras de associação, uma das tarefa da mineração de dados . A eficiência desta tarefa evidenciará novas informações para os municípios, destacando pontos fortes e fracos e enriquecerá os subsídios para o planejamento rural municipal.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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URL |
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| Registros recuperados : 1 | |
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