---

O processo geral de conversÆo de dados brutos em informa‡äes úteis chama-se Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). Uma das etapas deste processo é a Minera‡Æo de Dados (Data Mining), que consiste na aplica‡Æo de algoritmos e técnicas estatísticas para explorar informa‡äes contidas implicitamente em grandes bancos de dados. Utilizando-se da ferramenta chamada Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), foi aplicada a tarefa de minera‡Æo de dados conhecida como associa‡Æo, onde se extraiu regras por intermédio do algoritmo Apriori. Este trabalho apresenta uma aplica‡Æo prática do processo KDD utilizando a base de dados de alunos do 9
ano do ensino básico do Estado do Rio de Janeiro, disponibilizada no site do INEP, com o objetivo de descobrir padräes interessantes entre o perfil socioeconômico do aluno e seu desempenho obtido em Matemática na Prova Brasil 2011.

---

Bacharel em Matemática pela Universidade Federal do Espírito Santo (2011). Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Modelagem Matemática atuando em problemas de Convec‡Æo-DifusÆo-Rea‡Æo com Métodos de Elementos Finitos Estabilizados. Mestre em Modelagem Computacional pelo Instituto Politécnico do Rio de Janeiro (IPRJ/UERJ).

---