PERFIL DAS OCORRÊNCIAS POLICIAIS DA CIDADE DE ITAMARAJU-BA UTILIZANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS.
Abstract
Este trabalho analisa os dados de ocorrências policiais da Cidade de Itamaraju-BA do período de 2016-2018. O objetivo é descobrir o perfil das ocorrências policiais registradas no período de 2016 a 2018 utilizando técnicas de mineração de dados implementadas com Software R. No pré-processamento realiza-se a identificação e tratamento de inconsistências, além das adequações necessárias no conjunto de dados para análise. Na etapa de mineração da dedos utiliza-se o algoritmo Apriori para identificação das correlações entre dois ou mais tipos de ocorrências o que possibilita a descoberta do perfil das ocorrências policiais. No Pós-processamento utiliza-se a API do Google Maps para construção de um mapa de calor das ocorrências. O perfil das ocorrências é exibido através de gráficos que mostram a grande incidência de violência doméstica na cidade.
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References
DEURSEN, F. O Brasil tem mais assassinatos do que todos esses países somados Disponível em: <https://super.abril.com.br/blog/contaoutra/o-brasil-tem-mais-assassinatos-do-que-todos-estes-paises-somados/>. Acesso em: 30 maio 2019.
ELIAS, Diego. Dados VS Informação: Qual a diferença? [S. l.]. Disponível em: <https://www.binapratica.com.br/dados-x-informacao>. Acesso em: 27 maio 2019.
FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. The kdd process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, ACM, v. 39, n. 11, p. 27–34,1996.
GOLDSCHMIDT, Ronaldo;Passos, Emmanuel. Data Mining um guia prático. Elsevier Editora Ltda. 2005. Rio de Janeiro. ISBN: 85-352-1877-7.
HAYKIN, S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall,1999.p.842. ISBN-10: 0132733501.ISBN-13: 978-0132733502.
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Itamaraju. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/ba/itamaraju/panorama. Acesso em 30 maio 2019
IPEA. Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicada. Atlas da Violência 2018. 2018. P.93. Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/portal/images/stories/PDFs/ relatorio_institucional/180604_atlas_da_violencia_2018.pdf>. Acessado em 05 junho 2019.
MATOS, David. Cientista de Dados na Análise de Crimes. [S. l.]. Disponível em: <http://www.cienciaedados.com/cientista-de-dados-na-analise-de-crimes/>. Acesso em: 29 maio 2019.
MICHIE, D.; SPIEGELHALTER, D.; TAYLOR, C. Machine Learning, Neural and Statistical Classifications. Ellis Horwood, 1994.
MundoGeo. Mapeamento de crimes e policiamento comunitário. Abril/2012. Disponível em: <https://mundogeo.com/2002/07/01/mapeamento-de-crimes-e-policiamento-comunitario/. Acesso em 30 maio 2019.
NETO, SILVINO DEOLINO. Mineração de dados de ocorrências criminais para identificação de zonas de alta criminalidade em fortaleza e região metropolitana. 2017. Monografia (Graduação Sistemas de Informação) - Universidade Federal do Ceará, QUIXADÁ, 2017.
R Cran. The Comprehensive R Archive Network. [S. l.]. Disponível em: < https://cran.r-project.org/>. Acesso em: 28 maio 2019.
RISSINO, SILVIA; LAMBERT-TORRES, GERMANO. Rough Set Theory – Fundamental Concepts, Principals, Data Extraction, and Applications. Disponível em: <https://www.intechopen.com/books/data_mining_and_knowledge_discovery_in_real_life_applications/rough_set_theory_fundamental_concepts__principals__data_extraction__and_applications>. Acesso em 30 maio 2019.
ROMÃO, WESLEY. Descoberta de conhecimento relevante em banco de dados sobre ciência e tecnologia. 2002. Tese de pós-graduação (pós-graduação em engenharia de produção) - Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002.
SILVA, BRUNO FONTANA da; DINIZ, JEAN; BORTOLUZZI, MATIAS AMÉRICO. Minicurso de Estatística Básica: Introdução ao Software R. 04/2009. Disponível em: < http://www.uft.edu.br/engambiental/prof/catalunha/arquivos/r/r_bruno.pdf>. Acesso em: 05 jun. 2019.
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