Due to the rapid growth in the volume of data stored in organizational databases and the human limitations in analyzing and interpreting data, appropriate technics are necessary to allow the identification of a large amount of information and knowledge in such databases. In this context, several techniques and tools have been proposed for enabling the end user to interpret his dataset. In this work we discuss the ways of interacting with cluster analysis tools, taking into account both the clustering and the interpretation stages. We investigate how usability and user experience aspects of such tools can improve the understanding of the discovered knowledge. Moreover, we evaluate the role of visualization methods in the comprehension of groups formed in cluster analysis using Knime, Orange Canvas, RapidMiner Studio and Weka data mining tools.
O mercado de trabalho requer, cada vez mais, profissionais com senso analítico para lidar com volumosos conjuntos de dados de forma a produzir conhecimento útil à tomada de decisão. O processo de Mineração de Dados (MD) está entre os principais conceitos de descoberta de conhecimento e envolve o uso de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, aplicados para extrair novos padrões em bases de dados, comumente apoiado por ferramentas que implementam esses diferentes algoritmos. O uso de ferramentas para MD por alunos de graduação em disciplinas como Inteligência Artificial, Mineração de Dados ou outras que abordem técnicas de aprendizado de máquina, é fundamental para que eles adquiram experiência prática. Este trabalho avalia diferentes ferramentas utilizadas no ensino de MD, no intuito de oferecer aos docentes um guia na escolha e uso dessas ferramentas, do ponto de vista da usabilidade, aferida por alunos de graduação na descoberta e compreensão dos saberes associados.
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