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- InqExpert : uma aplicação para tratamento textual das Inquirições de 1258Publication . Gomes, Luís Mendes; Guerra, Hélia; Pires, Luís; Furnas, LuísNeste artigo, vamos apresentar a construção de uma aplicação de software particularmente vocacionada para a análise quantitativa do texto das Inquirições de 1258, designada InqExpert, que permite obter, de forma rápida e rigorosa, informação acerca de vários domínios de estudo (e.g. metrologia). Este texto representa na historiografia portuguesa um paradoxo: investigadores que muitas vezes se queixam de falta de fontes recuam perante tal extensão de informação. Para ajudar a resolver este paradoxo o InqExpert foi desenvolvido à medida das necessidades dos historiadores, mas também foi preparado para suportar evoluções no sentido de acomodar técnicas do TextMining.
- Big data in SATA Airline: finding new solutions for old problemsPublication . Mendes, Armando B.; Guerra, Hélia; Gomes, Luís; Oliveira, Ângelo; Cavique, LuísWith the rapid growth of operational data needed in airlines and the value that can be attributed to knowledge extracted from these data, airlines have already realized the importance of technologies and methodologies associated with the concept of big data. In this article we present the case study of SATA Airlines. The operational and the decision support systems are described as well as the perspectives of using these new technologies to support knowledge creation and aid the solution of problems in this specific company. The proposed system provides a new operational environment.
- Um sistema de apoio à decisão para a gestão autárquicaPublication . Rego, Hugo; Mendes, Armando B.; Guerra, HéliaNeste trabalho, descreve-se um Sistema de Apoio à Decisão para fornecer indicadores de suporte a decisões de gestão numa organização de poder local, a autarquia de Lagoa - S. Miguel, Açores. É contemplada a modelação, recorrendo à notação UML, a criação de base de dados relacional MySQL, algoritmos de recolha de dados implementados em PHP e modelos de previsão na linguagem R. O sistema disponibiliza aos utilizadores previsões efetuadas por diferentes modelos, para os vários indicadores, aconselhando aqueles com erros mais próximos de zero. Usam-se funções R para alisamento exponencial, decomposição clássica com tendência linear e modelos ARIMA. Da aplicação realizada, com dados para 12 anos, concluiu-se que para a maior parte dos indicadores, o modelo da decomposição clássica é o aconselhado. Mas, para alguns indicadores, verificou-se que as duas medidas de erro usadas não são coerentes, deixando-se ao decisor a escolha final de qual o modelo a utilizar.