A PRODUÇÃO CIENTÍFICA BRASILEIRA SOBRE APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA O AGRONEGÓCIO
DOI:
https://doi.org/10.24883/IberoamericanIC.v6i4.186Keywords:
Mineração de Dados. Data Mining. Agronegócio. KDD. Knowledge Discovery in DatabasesAbstract
O estudo identificou a produção científica brasileira sobre aplicação de Mineração de Dados para o Agronegócio. A pesquisa justifica-se por ser a Mineração de Dados uma ferramenta de grande valia para diversos setores. O Agronegócio tem expressiva participação na economia, gerando desenvolvimento e inovação. O estudo foi de caráter exploratório, através da pesquisa bibliográfica, onde foram analisados periódicos referentes a área Administração, Ciências Contábeis e Turismo, classificados pela CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) nos estratos A1, A2 e B1 publicados entre janeiro de 2005 até abril de 2015, período em que a pesquisa foi concluída. A busca identificou 30 artigos com o tema Mineração de Dados (Data Mining), dos quais foram analisados individualmente. Desses, 11 estudos envolvem o tema Mineração de Dados no Agronegócio. Conclui-se que o tema ainda é pouco explorado, porém com uma grande possibilidade de aplicação em diversas áreas do setor Agronegócio.
Downloads
References
ARAUJO, J. B. De; ZILBER, S. N. Adoção de E-Business e mudanças no modelo de negócio: Inovação organizacional em pequenas empresas dos setores de comércio e serviços. Revista Gestão e Produção, v. 20, n. 1, p. 147–161, 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0104-530X2013000100011
CALLADO, A. L. C.; CALLADO, A. A. C.; ALMEIDA, M. A. A utilização de indicadores de desempenho não-financeiros em organizações agroindustriais: Um estudo exploratório. Organizações Rurais & Agroindustriais, p. 35–48, 2008.
CASTRO, A. De. Prospecção de cadeias produtivas e gestão da informação. Transinformação, p. 1–27, 2012.
CORREA, F. E. Representação de comercialização agropecuária através de modelo de data warehouse. 2010. Escola Politécnica da USP, 2010.
DANTAS, E. R. G.; JÚNIOR, J. C. A. P.; LIMA, D. S. De; AZEVEDO, R. R. De. O Uso da Descoberta de Conhecimento em Base de Dados para Apoiar a Tomada de Decisões. V Simpósio de Excelencia em Gestão e Tecnologia, p. 1–10, 2008.
DOTA, M. a; CUGNASCA, C. E.; BARBOSA, D. S. Comparative analysis of decision tree algorithms on quality of water contaminated with soil. Ciencia Rural, v. 45, n. 2, p. 267–273, 2015. DOI: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20140147
FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, v. 39, n. 11, p. 27–34, 1996a. DOI: https://doi.org/10.1145/240455.240464
FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, p. 37–54, 1996b.
GIASSON, E.; HARTEMINK, A. E.; TORNQUIST, C. G.; TESKE, R.; BAGATINI, T. Avaliação de cinco algoritmos de árvores de decisão e três tipos de modelos digitais de elevação para mapeamento digital de solos a nível semidetalhado na Bacia do Lageado. Ciencia Rural, v. 43, n. 11, p. 1967–1973, 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0103-84782013001100008
GIL, A. C. Métodos e técnicas de pesquisa social. São Paulo: Atlas, 1999.
GOMES, C. M.; KRUGLIANSKAS, I. Indicadores e características da gestão de fontes externas de informação tecnológica e do desempenho inovador de empresas brasileiras. Rac, v. 13, n. 2, p. 172–188, 2009. DOI: https://doi.org/10.1590/S1415-65552009000200002
HALL, Mark et al. The WEKA data mining software: an update. ACM SIGKDD explorations newsletter, v. 11, n. 1, p. 10-18, 2009. DOI: https://doi.org/10.1145/1656274.1656278
JOHANN, J. A.; ROCHA, J. V.; OLIVEIRA, S. R. de M.; RODRIGUES, L. H. A.; LAMPARELLI, R. A. C. Data mining techniques for identification of spectrally homogeneous areas using NDVI temporal profiles of soybean crop. Engenharia Agrícola, v. 33, n. 3, p. 511–524, jun. 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-69162013000300008
JÚNIOR, E. G.; COSTA, A. D.; GONÇALVES, F. de O.; DUENHAS, R. A. Sistema de Inovação do Agronegócio Brasileiro ? Dualismo estrutural-tecnológico e desafios para o desenvolvimento do país. Desenvolvimento em questão, p. 279–317, 2014. DOI: https://doi.org/10.21527/2237-6453.2014.28.279-317
LAMPARELLI, R. A. C.; JOHANN, J. A.; SANTOS, E. R. Dos; ESQUERDO, J. C. D. M.; ROCHA, J. V. Use of data mining and spectral profiles to differentiate condition after harvest of coffee plants. Engenharia Agrícola, v. 32, n. 1, p. 184–196, 2012. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-69162012000100019
LEMOS, E. P.; STEINER, M. T. A.; NIEVOLA, J. C. Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão : uma aplicação simples de data mining. Rausp, p. 225–234, 2005.
LIMA, M. G. F.; RODRIGUES, L. H. A. Arvore de decisao aplicada em dados de incubacao de matrizes de postura Hy-Line W36. Ciencia e Agrotecnologia, v. 34, n. 6, p. 1550–1556, 2010. DOI: https://doi.org/10.1590/S1413-70542010000600028
MEGETO, G. a. S.; OLIVEIRA, S. R. M.; DEL PONTE, E. M.; MEIRA, C. A. A. Modelagem Da Temperatura E Da Precipitação Em Ocorrências Da Ferrugem Asiática Da Soja Por Meio Da Técnica De Árvore De Decisão. Engenharia Agrícola, v. 34, n. 3, p. 590–599, 2014. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-69162014000300021
MOLLER, H. D. Agronegócio. In: CALLADO, A. A. C. (Ed.). Agronegócio . Métodos quantitativos aplicados ao Agronegócio. p. 183–203.
NÄÄS, A.; DE, I.; QUEIROZ, G.; PAULO, M.; DE, D. J.; BRUNASSI, A.; MARIA, S. Dairy cows estrus estimation using predictive and quantitative methods. Ciência Rural, p. 2383–2387, 2008. DOI: https://doi.org/10.1590/S0103-84782008000800048
RUIZ, L. F. C.; CATEN, A. Ten; DALMOLIN, R. S. D. Árvore De Decisão E a Densidade Mínima De Amostras No Mapeamento Da Cobertura Da Terra. Ciência Rural, v. 44, n. 6, p. 1001–1007, 2014. DOI: https://doi.org/10.1590/S0103-84782014000600008
SFERRA, H. H.; CORRÊA, Â. M. C. J. Conceitos e Aplicações de Data Mining. Revista de Ciência & Tecnologia, p. 19–34, 2003.
SOUSA, M. D. M.; FIGUEIREDO, R. S. Credit Analysis Using Data Mining: Application in the Case of a Credit Union. Journal of Information Systems and Technology Management, v. 11, n. 2, p. 379–396, 2014. DOI: https://doi.org/10.4301/S1807-17752014000200009
SOUZA, Z. M. De; CERRI, D. G. P.; COLET, M. J.; RODRIGUES, L. H. A.; MAGALHÃES, P. S. G.; MANDONI, R. J. A. Análise dos atributos do solo e da produtividade da cultura de cana-de-açúcar com o uso da geoestatística e árvore de decisão. Ciência Rural, v. 40, n. 4, p. 840–847, 2010. DOI: https://doi.org/10.1590/S0103-84782010005000048
TAN, P. N.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introdução ao data mining mineração de dados. Rio de Janeiro: Moderna, 2009.
TESKE, R.; GIASSON, E. Delimitação de áreas para plantio de eucalipto utilizando regressões logísticas. Ciência Rural, v. 42, n. 7, p. 1219–1222, 2012. DOI: https://doi.org/10.1590/S0103-84782012000700013
TOLOI, R. C.; REINERT, J. N. Contribuição do programa de pós-graduação em agronegócio da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul no desenvolvimento do agronegócio do Estado de Mato Grosso do Sul, Brasil. Acta Scientiarum. Human and Social Sciences, v. 33, n. 1, p. 55–65, 2011. DOI: https://doi.org/10.4025/actascihumansoc.v33i1.7647
UECKER, G. L.; UECKER, A. D.; BRAUN, M. B. S. A gestão dos pequenos empreendimentos rurais num ambiente competitivo global e de grandes estratégias. Congresso da SOBER, 2005.
WITTEN, I. H.; FRANK, E.; HALL, M. a. Data mining: practical machine learning tools and techniques. San Francisco: Elsevier, 2005.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Authors who publish in this journal agree to the following terms: the author(s) authorize(s) the publication of the text in the journal;
2. The author(s) ensure(s) that the contribution is original and unpublished and that it is not in the process of evaluation by another journal;
3. The journal is not responsible for the views, ideas and concepts presented in articles, and these are the sole responsibility of the author(s);
4. The publishers reserve the right to make textual adjustments and adapt texts to meet with publication standards.
5. Authors retain copyright and grant the journal the right to first publication, with the work simultaneously licensed under the Creative Commons Atribuição NãoComercial 4.0 internacional, which allows the work to be shared with recognized authorship and initial publication in this journal.
6. Authors are allowed to assume additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (e.g. publish in institutional repository or as a book chapter), with recognition of authorship and initial publication in this journal.
7. Authors are allowed and are encouraged to publish and distribute their work online (e.g. in institutional repositories or on a personal web page) at any point before or during the editorial process, as this can generate positive effects, as well as increase the impact and citations of the published work (see the effect of Free Access) at http://opcit.eprints.org/oacitation-biblio.html
• 8. Authors are able to use ORCID is a system of identification for authors. An ORCID identifier is unique to an individual and acts as a persistent digital identifier to ensure that authors (particularly those with relatively common names) can be distinguished and their work properly attributed.