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Qualidade de dados em bases de dados anonimizadas: uma abordagem de avaliação mista

dc.contributor.authorPombinho, Paulo
dc.contributor.authorCavique, Luís
dc.contributor.authorCorreia, Luís
dc.date.accessioned2021-12-22T13:00:50Z
dc.date.available2021-12-22T13:00:50Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractA qualidade dos dados é essencial para uma correta compreensão dos conceitos que representam. Em projetos de prospeção de dados é especialmente relevante evitar dados com qualidade inferior uma vez que se usam algoritmos que dependem de dados corretos para criar modelos e previsões precisos. Neste artigo, propomos uma abordagem de avaliação de qualidade que considera métricas que lidam com atributos individuais e, adicionalmente, uma análise longitudinal de fluxo, que permite fazer uma avaliação de qualidade que tem em consideração informação contextual. São propostas métricas de Qualidade de Dados por Entrada e Qualidade de Dados por Atributo e, finalmente, é proposta uma medida de Qualidade Global de Dados baseada nessas métricas.pt_PT
dc.description.sponsorshipEste trabalho foi parcialmente financiado pelos projetos FCT, na unidade de investigação BioISI, ref. UID/MULTI/04046/2103, unidade de investigação LASIGE, ref. UIDB, UIDP/00408/2020 e DSAIPA/DS/0039/2018.pt_PT
dc.description.sponsorshipUID/MULTI/04046/2103
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.issn1646-5903
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/11540
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.publisherBoletim SPE - Sociedade Portuguesa de Estatísticapt_PT
dc.relationLASIGE - Extreme Computing
dc.relation.publisherversionhttps://www.spestatistica.pt/storage/app/uploads/public/618/3d4/982/6183d498297e6162769658.pdfpt_PT
dc.subjectQualidade dadospt_PT
dc.subjectAvaliação da qualidadept_PT
dc.subjectCiência dos dadospt_PT
dc.subjectProspeção de dadospt_PT
dc.titleQualidade de dados em bases de dados anonimizadas: uma abordagem de avaliação mistapt_PT
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.awardTitleLASIGE - Extreme Computing
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDP%2F00408%2F2020/PT
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/3599-PPCDT/DSAIPA%2FDS%2F0039%2F2018/PT
oaire.citation.titleBoletim SPEpt_PT
oaire.fundingStream6817 - DCRRNI ID
oaire.fundingStream3599-PPCDT
person.familyNamePombalinho
person.familyNameCavique
person.familyNameCorreia
person.givenNamePaulo
person.givenNameLuís
person.givenNameLuís
person.identifierF-3440-2016
person.identifier.ciencia-idAF18-066F-60F6
person.identifier.ciencia-id911E-84AC-3956
person.identifier.ciencia-idCC18-5389-6CBA
person.identifier.orcid0000-0001-7583-6791
person.identifier.orcid0000-0002-5590-1493
person.identifier.orcid0000-0003-2439-1168
person.identifier.ridM-3656-2013
person.identifier.scopus-author-id56865595100
project.funder.identifierhttp://doi.org/10.13039/501100001871
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project.funder.nameFundação para a Ciência e a Tecnologia
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rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typearticlept_PT
relation.isAuthorOfPublicationd7cf5c07-3cfa-4ff3-9e05-7bbcdccf0e1b
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