Detecção de Outliers em Finanças de Instituições de Ensino Superior Brasileiras Utilizando Aprendizado de Máquina Não Supervisionado - Freitas, Nathan C.; Gouveia, Roberta M. M.; Rodrigues, Ebony M.; Alves, Gabriel; Batista, Maria da Conceição M.; Rodrigues, Rodrigo Lins (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2023: Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2023)
A mineração de dados educacionais (EDM) é amplamente utilizada como uma ferramenta para se obter uma melhor compreensão sobre as nuances existentes no processo de ensino e aprendizagem. Na educação superior, é possível analisar a influência dos valores financeiros investidos pelas instituições, pois a presença de ferramentas relacionadas podem auxiliar os gestores a diminuir gastos nas suas instituições. Este trabalho trata da detecção de instituições que apresentam valores financeiros de despesas discrepantes (outliers). Para isso, são realizados agrupamentos visando à criação de grupos coesos e são aplicados métodos não supervisionados de detecção de outliers. Os resultados demonstram a criação de grupos que possuem instituições outliers com perfis semelhantes. O método proporciona um meio de investigar quais instituições são discrepantes quanto às suas despesas declaradas, apresentando um estudo sobre essas instâncias.