Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
21 a 25 de outubro de 2019
Trabalho 12661
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa - Campus Florestal |
|---|---|
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Engenharia/Tecnologia |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Joaquim Aniceto dos Santos |
| Orientador | FABRICIO AGUIAR SILVA |
| Outros membros | Cláudio Gustavo Santos Capanema, THAIS REGINA DE MOURA BRAGA SILVA |
| Título | Cidades Inteligentes: Sensoriamento, Análise e Aplicações |
| Resumo | A popularização dos dispositivos móveis traz consigo uma crescente geração de volumes de dados. Normalmente, grande parte destes são georreferenciados, se tratando da localização do usuário. A constante e crescente demanda pela análise de grandes conjuntos de dados desta natureza, levou ao surgimento de ferramentas analíticas no mercado. Porém, ainda há uma baixa atuação destas no tratamento de atributos georreferenciados, o que acaba por não existir ou ser de difícil acesso, devido ao preço da licença. Além disto, muitas dessas ferramentas exigem que o usuário já tenha um bom conhecimento prévio em análise de dados. Dado isto, o principal objetivo deste projeto se trata do desenvolvimento da Ferramenta Web DCluster, uma aplicação para a análise exploratória de grandes volumes de dados, com ênfase nos georreferenciados, visando contribuir com a disseminação desta tarefa. Para alcançar tal objetivo, foi construída uma arquitetura cliente/servidor, então desenvolve-se uma funcionalidade que permita o envio de dados pelo usuário em formato de arquivo CSV. A partir destes, são construídos DataFrames, sobre os quais serão efetuadas as análises, contendo dados classificados de acordo com tipos pré-definidos, sendo calculadas estatísticas específicas para cada tipo, junto da geração de diferentes tipos de gráficos. Foi dada maior atenção para tratamento de dados de localização, para os quais são construídos mapas de calor. Foram empregadas otimizações para leitura e processamento dos dados, para então elevar o desempenho da aplicação no tratamento de conjuntos extensos. Como resultado, foi obtida uma aplicação Web de interface simples e amigável e de alto desempenho, a qual permite processamento de um grande volume de dados em um tempo satisfatório. A Ferramenta classifica dados em numéricos, nominais, datas e categóricos, gerando estatísticas específicas em virtude do tipo, como desvio padrão, valores máximos e mínimos e frequências, sendo também gerados gráficos de Linha, Barra, Pizza e Boxplot, permitindo clara visualização das estatísticas. O usuário pode facilmente agrupar dados de latitude e longitude para formar um tipo Coordenada, para o qual será construído um Heatmap que busca destacar localizações mais frequentes, sendo feito um agrupamento de coordenadas próximas para atribuição de pesos que darão maior ou menor destaque às mesmas. Ainda é possível a aplicação de filtros variados sobre cada tipo, a fim de se ter visualizações e estatísticas personalizadas. Concluindo, neste trabalho foi apresentado o DCluster, uma ferramenta gratuita cujo foco se tratou de dar suporte a análises relacionadas ao georreferenciamento, processamento de volumes densos de dados com alto desempenho e visualização destes de forma a facilitar sua compreensão. Sua implementação em plataforma Web aumenta a disponibilidade e acessibilidade, possuindo um conjunto de características que favoreçam a disseminação da análise de dados entre pesquisadores. |
| Palavras-chave | Cidades Inteligente, Ciência dos Dados, Dados Georreferenciados |
| Apresentações |
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