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Sistema de recomendaĆ§Ć£o baseado em Data Mining
| datacite.subject.fos | Sistemas de InformaĆ§Ć£o e Conhecimento | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Maria de FƔtima Coutinho | |
| dc.contributor.author | Ferreira , Bruno PatrĆcio | |
| dc.date.accessioned | 2016-11-14T15:37:13Z | |
| dc.date.available | 2016-11-14T15:37:13Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | A elevada competitividade que existe no mundo empresarial (provinda dos mais diversos fatores) forƧa as empresas a estarem em constante evoluĆ§Ć£o e/ou adaptaĆ§Ć£o Ć s tendĆŖncias e mudanƧas que o mercado apresenta. AlĆ©m do fator concorrĆŖncia e outros demais, todas as empresas ambicionam, certamente, poderem melhorar e aperfeiƧoar todo o Ć¢mbito do seu negĆ³cio. Para tal, as empresas precisam de conhecer bem o seu negĆ³cio. Conhecer bem um negĆ³cio Ć© por vezes uma tarefa complexa. NĆ£o Ć© suficiente conhecer todos os nĆŗmeros, processos e fluxos, Ć© necessĆ”rio tambĆ©m que se assimile verdadeiro conhecimento sobre a empresa. Adquirir conhecimento Ć© um processo que envolve anĆ”lises a quantidades significativas de dados e informaĆ§Ć£o. Com o conhecimento, provĆŖm melhores decisƵes uma melhor gestĆ£o. Para auxiliar este processo recorre-se a tĆ©cnicas de Data Mining. Este termo tem estado cada vez mais presente nas empresas pela sua enorme potencialidade na descoberta de padrƵes implĆcitos nos dados que permitem conhecer verdadeiramente a informaĆ§Ć£o que estĆ” presente nos sistemas que gerem a empresa, e consequentemente, advĆ©m o conhecimento profundo do negĆ³cio. Esta dissertaĆ§Ć£o tem como propĆ³sito elaborar um projeto, que visa auxiliar a cadeia de perfumarias MASS neste processo de aquisiĆ§Ć£o de conhecimento relativamente ao seu negĆ³cio. Para este efeito, serĆ” realizada uma aplicaĆ§Ć£o que irĆ” gerar anĆ”lises grĆ”ficas, classificaƧƵes de clientes, anĆ”lises de associaĆ§Ć£o e recomendaĆ§Ć£o de produtos. Pretende-se assim desenvolver e descrever anĆ”lises que permitam que os gestores desta empresa conheƧam melhor os seus clientes, os seus produtos e as suas vendas, ou seja, que aprofundem o conhecimento sobre o seu negĆ³cio. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The high competitive edge that exists in the business world (provided by various reasons) leads companies to be constantly evolving and adapting to the trends and changes that the market presents. In addition to the competition and other factors, all companies certainly aspire to improve the entire scope of their business. To address these facts, companies need to know well with their entire business. Knowing well a business is often a complex task. It is not enough to know all the numbers, processes and work flows, it is also necessary to acquire knowledge about the company. Acquiring knowledge is a process that involves analysis to significant amounts of data and information. With knowledge comes better decisions for better management. To assist this process Data Mining techniques can be very helpful. This term has been increasingly present in companies for its potential in the discovery of patterns implicit in the data that allow managers to truly know the information that is present in the systems that manage the company, and with that, comes the deep knowledge about the business. The main purpose of this thesis is a project aims to assist MASS perfumeries in this process of knowledge acquisition about their business. For this purpose, it will be made an application that performs graphical analyses, customer clustering, association analysis and product recommendation. Is intended to develop and describe analyses that allow this company to know better their customers, their products and their sales, that is, to deepen their knowledge about the company. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 201277794 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/8664 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | InteligĆŖncia Empresarial | pt_PT |
| dc.subject | MineraĆ§Ć£o de Dados | pt_PT |
| dc.subject | ClassificaĆ§Ć£o | pt_PT |
| dc.subject | Regras de AssociaĆ§Ć£o | pt_PT |
| dc.subject | Sistema de RecomendaĆ§Ć£o | pt_PT |
| dc.subject | Business Intelligence | pt_PT |
| dc.subject | Data Mining | pt_PT |
| dc.subject | Classification | pt_PT |
| dc.subject | Association Rules | pt_PT |
| dc.subject | Recommendation System | pt_PT |
| dc.title | Sistema de recomendaĆ§Ć£o baseado em Data Mining | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia InformƔtica | pt_PT |