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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2018.tde-07012018-182730
Document
Auteur
Nom complet
Rafael Germano Rossi
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2017
Directeur
Jury
Ferreira, João Eduardo (Président)
Digiampietri, Luciano Antonio
Hirata Junior, Roberto
Titre en portugais
Análise de componentes principais em data warehouses
Mots-clés en portugais
Análise bibliométrica
Data warehouse
Modelo multidimensional
PCA
Resumé en portugais
A técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) tem como objetivo principal a descrição da variância e covariância entre um conjunto de variáveis. Essa técnica é utilizada para mitigar redundâncias no conjunto de variáveis e para redução de dimensionalidade em várias aplicações nas áreas científica, tecnológica e administrativa. Por outro lado, o modelo de dados multidimensionais é composto por relações de fato e dimensões (tabelas) que descrevem um evento usando métricas e a relação entre suas dimensões. No entanto, o volume de dados armazenados e a complexidade de suas dimensões geralmente envolvidas neste modelo, especialmente no ambiente de data warehouse, tornam a tarefa de interpretar a correlação entre dimensões muito difícil e às vezes impraticável. Neste trabalho, propomos o desenvolvimento de uma Interface de Programação de Aplicação (API) para a aplicação da PCA no modelo de dados multidimensionais para facilitar a tarefa de caracterização e redução de dimensionalidade, integrando essa técnica com ambientes de Data Warehouses. Para verificar a eficácia desta API, um estudo de caso foi realizado utilizando dados de produção científica e suas citações obtidas das Plataformas Lattes, Web of Science, Google Scholar e Scopus, fornecidas pela Superintendência de Tecnologia da Informação da Universidade de São Paulo.
Titre en anglais
Principal components analysis in data warehouses
Mots-clés en anglais
Bibliometric analysis
Data warehouse
Multidimensional model
PCA
Resumé en anglais
The Principal Component Analysis (PCA) technique has as the main goal the description of the variance and covariance between a set of variables. This technique is used to mitigate redundancies in the set of variables and as a mean of achieving dimensional reduction in various applications in the scientific, technological and administrative areas. On the other hand, the multidimensional data model is composed by fact and dimension relations (tables) that describe an event using metrics and the relationship between their dimensions. However, the volume of data stored and the complexity of their dimensions usually involved in this model, specially in data warehouse environment, makes the correlation analyses between dimensions very difficult and sometimes impracticable. In this work, we propose the development of an Application Programming Interface (API) for the application of PCA on multidimensional data model in order to facilitate the characterization task and dimension reduction, integrating the technique with Data Warehouses environments. For verifying the effectiveness of this API, a case study was carried out using the scientific production data obtained from the Lattes Platform, the Web of Science, Google Scholar and Scopus, provided by the IT Superintendence at University of São Paulo.
 
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mestrado.pdf (2.21 Mbytes)
Date de Publication
2018-02-19
 
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