Procedimentos de data mining na definição de valores para as análises de multicritérios como apoio à tomada de decisões e análise espaciais urbanas

A localização geográfica é um dos fatores que influenciam a tomada de decisão para a instalação de instituições públicas, entre as quais citamos postos de saúde, assim como serviços de uso coletivo, entre os quais citamos as instituições financeiras, para as quais o local de implantação deve ser avaliado antecipadamente visando o melhor atendimento da população. A forma de avaliação proposta é o estudo da distribuição espacial de variáveis como renda média, IDH, taxa de crescimento, índice de pobreza, entre outros. Este artigo tem como objetivo mapear postos de saúde e bancos em Belo Horizonte, com vistas a caracterizar seus padrões de localização, o que dará apoio à decisão por novas instalações segundo técnicas de mineração de dados com o uso do software gratuito WEKA. Esta técnica foi usada a fim de detectar os padrões implícitos nos dados através das camadas de variáveis, utilizando-se como classificador o método de Naive Bayes. O resultado da análise da técnica de mineração foi comparada com uma análise de multicritérios utilizando o software ArcGis. Uma vez identificados os padrões espaciais que favorecem a implantação de postos de saúde e de bancos na cidade, observou-se que alguns equipamentos apresentaram comportamento espacial diferente do padrão, aleatório em relação à amostra, o que é motivo de investigação dos fatores relacionados às suas escolhas de localização. Procedimentos metodológicos como os apresentados são de grande utilidade em estudos que lidam com escolha e caracterização de principais variáveis componentes relacionadas às condições de distribuição espacial de serviços, fenômenos e potenciais urbanos e ambientais.

The geographical location is one of the factors that influence decision making for the installation of public institutions, among which we cite health posts, as well as services for collective use, including financial institutions, for which the deployment location should be evaluated in advance in order to increase the public service quality. The evaluation of the proposal is the study the spatial distribution of variables such as average income, human development index, growth rate, poverty rate, among others. This paper exlore the mapping of health centers and banks in Belo Horizonte, in order to characterize their patterns of localization, which will support the decision by new ones using techniques of data mining with the use of free software WEKA. This technique was used to detect implicits patterns in data through the layers of variables, using as classifier the method of Naive Bayes. The result of the data mining technique was compared with a multi-criteria analysis using ArcGIS software. Once identified the spatial patterns that favor the establishment of health centers and banks in the city, it was observed that some equipment had different spatial behavior than the standard, random for the sample, which is cause for investigation of factors related to their choice of location. Methodological procedures like those presented are very useful in studies dealing with choice and characterization of key variables related components to the conditions of spatial distribution of services, and phenomena of urban and environmental potential.