sexta-feira, 16 de novembro de 2012

Mapa global do ar

A Nasa divulgou uma imagem do globo terrestre com destaque para o ar atmosférico, onde podem ser vistas as concentrações de poeira (em vermelho), levantada da superfície pelo vento; de sal marinho (azul), carregado por ciclones; de fumaça (verde) produzida por incêndios; e de partículas de sulfato (branco), emitidas por vulcões e combustíveis fósseis.




Para facilitar a compreensão, eu separei a imagem nos três canais de cor R, G e B (respectivamente, vermelho, verde e azul).




É fácil ver a grande concentração de poeira sobre o norte da África, a fumaça dos incêndios na região do Pantanal e Amazonas e ainda todo o sal marinho presente sobre os oceanos.

Olhando agora uma imagem em níveis de cinza.


É possível ver uma área de branco mais intenso sobre o leste da Ásia (China e Japão), decorrente da queima de combustíveis fósseis e carvão mineral.

Minha intensão neste post é apenas mostrar a imagem e como podemos ver o comportamento ambiental do mundo utilizando tecnologias de imageamento, como a que a NASA usou para produzir a imagem que mostrei no começo do texto.

Eu fiz a separação dos canais de cor e a criação da imagem em níveis de cinza com o GIMP.

quarta-feira, 14 de novembro de 2012

Análise de dados com Pentaho

Esta semana eu conheci o Pentaho, um pacote de software, com uma versão livre e outra enterprise, completo para análise de dados.

O objetivo de sistemas como o Pentaho é fornecer toda a infraestrutura de software para armazenamento, cruzamento, filtragem, análise e processamento (matemático e estatístico) e visualização de dados com a finalidade de suportar tomadas de decisão por parte de gestores.

Os principais benefícios deste tipo de sistema é a capacidade de identificação de padrões e tendências em bases de dados e a possibilidade de se fazer predições fundamentadas nos dados já armazenados, como previsão de demandas, de crescimento, de lucro, de risco, etc... além de permitir também a identificação de padrões como perfis de clientes/usuários, padrões de comportamento (humano ou de um ambiente), potencial de fraude em processos ou transações, etc....

Já escrevi alguns posts sobre as técnicas de análise estatística utilizadas neste tipo de sistema:
Mas sei que os textos contidos neste blog sobre esse assunto deixam muito a desejar.

Assim, acho que vale citar dois artigos no portal IBM DeveloperWorks acerca de análise de dados, porém utilizando o software de análise estatística SPSS Modeler: