Aplicação de técnicas de mineração de dados para planejamento agrícola no estado de São Paulo

Abstract

O objetivo geral do trabalho foi pesquisar sobre as técnicas de Mineração de Dados e aplicar tais técnicas em uma base de dados referente à produção agrícola permanente do estado de São Paulo, com a finalidade de criar recursos para se obter informações que auxiliem no planejamento agrícola. Nosso suporte metodológico baseou-se em: levantamento bibliográfico focado em Mineração de Dados e Knowledge Discovery in Databases - KDD; levantamento de requisitos, no qual definimos a base de dados e a ferramenta a ser utilizada na implementação da parte prática do trabalho e definição das técnicas a serem utilizadas para a preparação dos dados e para o processo de Mineração de Dados. Foram realizados diversos testes utilizando os recursos de Mineração de Dados da Ferramenta WEKA e identificamos que a melhor opção era a clusterização da base de dados que dividiu os registros em 9 agrupamentos, dos quais, com auxílio de tabelas, gráficos e mapas de zoneamento agroclimático, pudemos identificar quais microrregiões do estado de São Paulo são mais aptas para o plantio de determinado produto da lavoura permanente, tarefa essa que seria muito difícil de conseguir se tivéssemos que analisar a base de dados inteira. Portanto, conclui-se com o resultado desta pesquisa que, a Mineração de Dados é um excelente recurso para auxiliar o homem na análise e interpretação de grandes bancos de dados possibilitando uma tomada de decisão eficiente ou proporcionando um conhecimento novo.