Savio, Luciano JoséMachado, Lucas de SouzaFrancelino, Wander Luis2020-07-242020-11-292020-07-242020-11-292020https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/8471The large amount of data found in the ENADE database is the collection of information from all students who took the exam and its results. Discovering new knowledge from this mass of data can guarantee a better understanding of the students, courses and universities they attend. The focus was on the characteristics of students and educational institutions that impact the final exam performance. For that, KDD data mining techniques and the k-means clustering algorithms were applied.A grande quantidade de dados, encontradas na base do ENADE, é a coleta das informações de todos os alunos que fizeram o exame e seus resultados. Descobrir um conhecimento novo a partir dessa massa de dados pode garantir um melhor entendimento sobre os alunos, os cursos e universidades que frequentam. O foco foi nas características dos alunos e instituições de ensino que tem impacto no desempenho final do exame. Para isso, foram aplicadas a técnicas de mineração de dado KDD e o algoritmos de clusterização k-means.20 f.pt-BRAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 BrazilKDDENADEK-meansMineraçãoArtigo Científico