Utilização de mineração de dados para obtenção de informações aparentemente ocultas sobre alunos = Use of data mining to obtain information apparently hidden from students

O processo de obtenção de informações em grandes bases de dados “Knowledge Discovery in Database” [KDD] foi utilizado por grandes empresas para sugerir livros, filmes ou músicas, respectivamente, de acordo com o gosto do usuário. Isso foi realizado por meio de técnicas que analisam padrões para facilitar a tomada de decisões. Este grupo de técnicas foi denominada como mineração de dados. O objetivo desse estudo foi utilizar técnicas de mineração de dados para descobrir padrões aparentemente ocultos em questionário referente à satisfação de alunos em doze áreas da vida. O conjunto de dados utilizado para esse estudo foi coletado por meio de um questionário respondido por um grupo de alunos dos cursos de “Master in Business Administration” [MBA] de uma instituição de ensino localizada na cidade de Piracicaba, no estado de São Paulo. Este conjunto de dados foi compilado e analisado com o auxílio do software “Waikato Environment for Knowledge Analysis” [WEKA], que através de técnicas de mineração de dados conseguiu estabelecer tendências de satisfação dos alunos em doze áreas da vida preestabelecidas. A ferramenta evidenciou a eficiência de técnicas de mineração de dados na descoberta de padrões para o cenário proposto. = The process of obtaining information in large KDD databases was used by large companies such as Amazon, Netflix and Spotify to suggest books, movies or songs, respectively, according to the user’s profile. This was done through techniques that analyze patterns to facilitate decision making. This group of techniques was termed as data mining. The objective of this study was to use data mining techniques to discover patterns that are apparently hidden in a questionnaire regarding student satisfaction in twelve areas of life. The data set used for this study was collected through a questionnaire answered by a group of Master in Business Administration [MBA] students from a teaching institution located in the city of Piracicaba, in the state of São Paulo. This data set was compiled and analyzed with the help of the Waikato Environment for Knowledge Analysis [WEKA] software, which through data mining techniques managed to establish student satisfaction trends in twelve pre-established areas of life. The tool evidenced the efficiency of data mining techniques in the discovery of standards for the proposed scenario