DATA MINING COMO INSTRUMENTO DE ANÁLISE DAS DENÚNCIAS ANÔNIMAS NA POLÍCIA CIVIL DO DISTRITO FEDERAL

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Andre Nunes
Josafá Leite Ribeiro

Resumo

As agências de segurança pública enfrentam uma complexa tarefa na coleta de informações e na análise precisa e eficiente dos progressivos volumes de dados criminais. Data mining, também conhecida como extração de conhecimento, permite aos analistas explorarem grandes bancos de dados com rapidez e acurácia, diminuindo o tempo das repostas nas atuações estratégicas de repressão e prevenção dos eventos criminosos. O objetivo desse estudo é analisar como o uso das ferramentas de data mining podem revelar informações importantes, oriundas das denúncias anônimas, que são geridas pela Divisão de Controle de Denúncias (DICOE) da Polícia Civil do Distrito Federal (PCDF). O banco de dados do Sistema de Controle de Denúncias (SCONDE) foi a fonte da pesquisa de levantamento quantitativo, tendo como recorte temporal os anos de 2018 a 2022. Empregou-se como forma de coleta dos dados a observação estruturada nos painéis, tabelas e gráficos estatísticos da plataforma de business intelligence denominada QlikView. A partir dessa solução, como instrumento de análise, foi possível correlacionar diversas variáveis que estruturam as denúncias anônimas, permitindo gerar insights para que os gestores da PCDF atuem de forma estratégica no controle da criminalidade.

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Como Citar
NUNES, A.; RIBEIRO, J. L. DATA MINING COMO INSTRUMENTO DE ANÁLISE DAS DENÚNCIAS ANÔNIMAS NA POLÍCIA CIVIL DO DISTRITO FEDERAL. Boletim de Conjuntura (BOCA), Boa Vista, v. 18, n. 52, p. 137–155, 2024. DOI: 10.5281/zenodo.11005404. Disponível em: https://revista.ioles.com.br/boca/index.php/revista/article/view/3953. Acesso em: 19 maio. 2024.
Seção
Artigos

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