Exportar Publicação

A publicação pode ser exportada nos seguintes formatos: referência da APA (American Psychological Association), referência do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), BibTeX e RIS.

Exportar Referência (APA) 
Cordeiro, B., Alturas, B. & Moro, S. (2017). Análise das dimensões influenciadoras do sucesso em projetos de BI através de data mining. In Álvaro Rocha, Bráulio Alturas, Carlos J. Costa, Luís Paulo Reis e Manuel Pérez Cota (Ed.), 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017. Lisboa: IEEE.
Exportar Referência (IEEE) 
B. Cordeiro et al.,  "Análise das dimensões influenciadoras do sucesso em projetos de BI através de data mining", in 12th Iberian Conf. on Information Systems and Technologies, CISTI 2017, Álvaro Rocha, Bráulio Alturas, Carlos J. Costa, Luís Paulo Reis e Manuel Pérez Cota, Ed., Lisboa, IEEE, 2017
Exportar BibTeX 
@inproceedings{cordeiro2017_1714658683857,
	author = "Cordeiro, B. and Alturas, B. and Moro, S.",
	title = "Análise das dimensões influenciadoras do sucesso em projetos de BI através de data mining",
	booktitle = "12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017",
	year = "2017",
	editor = "Álvaro Rocha, Bráulio Alturas, Carlos J. Costa, Luís Paulo Reis e Manuel Pérez Cota",
	volume = "",
	number = "",
	series = "",
	doi = "10.23919/CISTI.2017.7975719",
	publisher = "IEEE",
	address = "Lisboa",
	organization = "Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação",
	url = "https://ieeexplore.ieee.org/document/7975719/"
}
Exportar RIS 
TY  - CPAPER
TI  - Análise das dimensões influenciadoras do sucesso em projetos de BI através de data mining
T2  - 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017
AU  - Cordeiro, B.
AU  - Alturas, B.
AU  - Moro, S.
PY  - 2017
SN  - 2166-0727
DO  - 10.23919/CISTI.2017.7975719
CY  - Lisboa
UR  - https://ieeexplore.ieee.org/document/7975719/
AB  - Business Intelligence (BI) is an emergent domain with numerous implementation projects proliferating in the industry. However, several factors may influence the success of such projects. This study addresses the identification of the relevant dimensions that may affect success for leveraging a future empirical analysis of BI projects in Portugal through data mining using the quantitative features hereby identified.
ER  -