ISCAP – DM - Business Intelligence and Analytics
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Percorrer ISCAP – DM - Business Intelligence and Analytics por orientador "Gonçalves, Célia Talma Martins de Pinho Valente"
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- Análise de sentimento no contexto do mercado financeiro de açõesPublication . Ribeiro, Rui Alexandre de Granja; Gonçalves, Célia Talma Martins de Pinho Valente; Cardoso, Henrique Daniel de Avelar LopesEsta dissertação tem como objetivo investigar a relação entre diferentes técnicas de Processamento de Linguagem Natural e o desempenho de diversos modelos de análise de sentimento no contexto do mercado financeiro de ações, utilizando comentários provenientes da rede social StockTwits. O estudo procura também estabelecer a relação entre o sentimento extraído a partir desses comentários e de notícias financeiras, disponibilizadas pelo EODHD, com a variação diária do valor de fecho das ações, obtido através do Yahoo Finance. Foram exploradas diferentes técnicas de pré-processamento e representações textuais, com e sem balanceamento de dados, comparando abordagens baseadas em léxicos, modelos de aprendizagem computacional tradicional, modelos baseados em redes neuronais e modelos baseados em transformadores. A análise temporal incluiu a construção de índices de sentimento diário dos comentários e das notícias financeiras. Estes índices, bem como os valores de fecho das ações, foram organizados em séries temporais, que serviram de base para a deteção de desfasamentos através do algoritmo Dynamic Time Warping (Alinhamento Temporal Dinâmico) e para a verificação do alinhamento direcional com recurso a testes de significância estatística. Os resultados indicam que os modelos baseados em transformadores alcançaram o melhor desempenho, embora com maior exigência computacional, destacando-se o RoBERTaStockTwits como o mais eficaz. O impacto da técnica de balanceamento foi diferente entre as diferentes abordagens, sendo mais notório nos modelos baseados em transformadores e na aprendizagem computacional tradicional, e pouco significativo nos modelos baseados em redes neuronais. A aplicação de técnicas de pré-processamento menos complexas produziu melhores resultados, com maior destaque nos modelos baseados em transformadores. As técnicas de representação textual baseadas em frequência de palavras mostraram melhor desempenho do que as representações densas nos modelos de aprendizagem computacional tradicional. A análise temporal revelou diferenças entre os comentários nas redes sociais e as notícias, com padrões mais evidentes e estatisticamente significativos nos comentários, sugerindo a possibilidade de ineficiências, tendo como referência a Teoria do Mercado Eficiente.
- Análise do comportamento do consumidor com Business IntelligencePublication . Pinheiro, Catarina Filipa Vieira; Gonçalves, Célia Talma Martins de Pinho Valente; Pinto, Luís Carlos de SousaNo contexto empresarial atual, em que a tomada de decisão depende cada vez mais da análise de dados, a capacidade de transformar informação em conhecimento estratégico tornou-se essencial para o crescimento e sustentabilidade das organizações. O Business Intelligence (BI) surge, assim, como um conjunto de práticas e tecnologias que permitem recolher, analisar e apresentar dados de forma útil para apoiar a tomada de decisões. Com o apoio de ferramentas analíticas, o BI permite transformar grandes volumes de dados em indicadores estratégicos (KPIs), ajudando as empresas a compreender melhor o seu desempenho e a antecipar mudanças no mercado. O estudo e análise do comportamento do consumidor, tendo por base o uso de ferramentas de BI, constitui uma área fundamental para desenvolver estratégias de marketing, fidelizar clientes e melhorar o posicionamento da marca. Compreender os padrões de consumo, as preferências e as motivações dos clientes permite às empresas ajustar as suas ofertas, tornar as campanhas mais eficazes e tomar decisões mais acertadas. Esta dissertação foca-se na aplicação do BI para a análise do comportamento dos consumidores. Para isso, foi criada uma solução de BI tendo por base um conjunto de dados sobre tendências de compras dos consumidores, disponível na Web. O objetivo principal é ilustrar como a análise de dados pode oferecer insights valiosos para as empresas, permitindo-lhes adaptar as suas ofertas, melhorar as suas campanhas de marketing e, consequentemente, otimizar o seu desempenho financeiro. Complementarmente, foi realizada uma análise bibliométrica com recurso ao VOSviewer, permitindo mapear as diferentes tendências e contribuições científicas na área do BI aplicado ao comportamento do consumidor.
- Business Intelligence na tomada de decisão sobre a oferta formativa no ensino superiorPublication . Dias, Bárbara Ripane Gomes; Gonçalves, Célia Talma Martins de Pinho Valente; Gonçalves, Maria José AngélicoO ensino superior em Portugal enfrenta o desafio de alinhar a sua oferta formativa com as necessidades reais do mercado de trabalho, num contexto marcado pela transformação digital e pela crescente valorização das competências analíticas. Neste cenário, as tecnologias de Business Intelligence (BI) surgem como ferramentas estratégicas para apoiar a tomada de decisão, permitindo às Instituições de Ensino Superior (IES) analisar dados, identificar tendências e otimizar as suas estratégias de ensino. A presente dissertação tem como objetivo principal compreender como o Business Intelligence pode contribuir para a definição de estratégias mais eficazes no ensino superior, de forma a reforçar a sua adaptabilidade face às dinâmicas do mercado laboral. Para tal, o estudo combina uma análise bibliométrica da literatura científica internacional com um estudo empírico, baseado em dados da Direção-Geral de Estatísticas da Educação e Ciência (DGEEC), explorados através da metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) e da ferramenta Power BI. Os resultados obtidos demonstram que a utilização do BI possibilita uma visão integrada e dinâmica sobre o perfil dos diplomados, áreas de formação e evolução da oferta formativa, de forma a facilitar a identificação de padrões e previsões relevantes. Conclui-se que a adoção de soluções de BI no ensino superior potencia uma gestão baseada em dados, promove a eficiência institucional e contribui para a harmonia entre a formação académica e as exigências do mercado de trabalho, constituindo-se como um fator diferenciador para a competitividade e sustentabilidade das IES.