Aplicação das técnicas de mineração de dados no banco das rodovias BR do estado de São Paulo

Abstract

São Paulo é um estado que tem em torno de 43.663.669 habitantes, com 645 municípios e uma grande quantidade de informação em relação a infrações ocorridas nas rodovias BR. Desta forma é importante utilizar técnicas que possam extrair conhecimento deste conjunto de dados e assim contribuir com o Departamento de Policia Rodoviária Federal do estado de São Paulo. Processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) auxilia na análise de dados para gerar conhecimentos novos. Esse processo é composto por três etapas: pré-processamento, mineração dos dados, e pós-processamento. Este trabalho tem como objetivo principal utilizar o processo de descoberta de conhecimento em base de dados para agrupar e analisar as infrações dos municípios do Estado de São Paulo. A análise dos clusters gerados foi realizada a partir de histogramas e gráficos de barras criados no programa Microsoft Excel. A partir das análises foi possível perceber nos clusters 0, 1 e 3, que as cidades com maior número de infrações (Guarulhos e São José dos Campos) são aquelas em que a rodovia BR 116, apresenta um fluxo muito intenso de carros. No cluster 2 foi possível perceber um maior número de infrações na cidade Cajati, região esta que está próxima do litoral, na BR-116, local onde a rodovia é denominada como Régis Bittencourt. No cluster 4 foi possível perceber um maior número de infrações na cidade de Ubatuba, região litoral, na BR-101. Esses resultados poderão contribuir com o melhoramento e aumento na eficiência das rodovias BR do Estado de São Paulo.