PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Engenharia de Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Matheus Adão de Souza e-
dc.date.accessioned2020-12-21T14:41:33Z-
dc.date.available2020-12-21T14:41:33Z-
dc.date.issued2020-12-02-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1273-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectLicitaçõespt_BR
dc.subjectCartelizaçãopt_BR
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectDescoberta de conhecimentopt_BR
dc.titleDescoberta de conhecimento na análise de licitações no Estado de Goiáspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Vieira, Sibelius Lellis-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0345972428103987pt_BR
dc.contributor.referee1Oliveira, Max Gontijo de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5278283058461632pt_BR
dc.contributor.referee2Ribeiro, Geraldo Valeriano-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2795269196871930pt_BR
dc.description.resumoEsta pesquisa tem o propósito de aplicar técnicas de mineração de dados no âmbito da Controladoria Geral do Estado de Goiás com o objetivo de relacionar possíveis indícios de irregularidades em processos licitatórios, auxiliando assim, em demonstrar sua viabilidade em processos de fiscalização. Para melhor entendimento desse estudo foi realizada uma revisão bibliográfica a fim de conhecer os fatos e fenômenos relacionado a licitações públicas. Foram explorados os conceitos de inteligência analítica, abordando business Intelligence, data science e técnicas de mineração de dados. Em seguida a seleção dos dados foi iniciada, sendo possível encontrar dados adequados disponibilizados no portal da transparência da Controladoria Geral do Estado. Os dataframes relacionados às licitações do órgão foram estruturados em dados associados aos períodos de janeiro de 2016 a dezembro de 2019. Através da análise descritiva, utilizando o Microsoft Power BI, foi possível empreender uma maior compreensão das variáveis presentes e identificação de indícios de padrões nos dados. A análise preditiva que se seguiu proporcionou gerar regras associando duas ou mais empresas com participações e vitórias conjuntas, podendo apresentar o indício de possíveis irregularidades. Os itens apresentados formam um potencial para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão e definição de estratégias para fiscalizar o processo licitatório, pois geram informações que permitem maior assertividade em indicar possíveis irregularidades, permitindo assim a redução dos recursos públicos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências Exatas e da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computação-
dc.degree.levelGraduação-
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