Com o aumento da capacidade computacional, está ficando cada vez mais fácil e barato armazenar grandes quantidades de informação que podem conter relações ou padrões de comportamento escondidos que poderiam ajudar um analista a desenvolver desde novas soluções de marketing até novos tipos de tratamento médico ou até mesmo novos remédios. O problema de uma quantidades de dados tão grande é que ela só pode ser analisada, em tempo viável, com o auxílio de compuitadores. Para tanto, são necessários algoritmos e tratamentos especiais para esses dados, possibilitando assim que um analista consiga chegar a conclusões úteis. Este trabalho emprega o conceito de entropia e quantidade de informação a um software para procura por relações entre variáveis em conjuntos de dados. O software criado, EntropCalc, possibilita a um usuário, com bom conhecimento específico dos dados a serem analisados, chegar rapidamente a hipóteses razoáveis e padrões escondidos nesses dados. Além de fazer os cálculos propostos, é de fácil utilização e permite a visualização simples e direta dos dados utilizados bem como dos resultados obtidos. Testes feitos com usuários leigos em computação demosntraram que o EntropCalc consegue atingir esses objetivos.

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