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Sistema de recomendação baseado em Data Mining
| datacite.subject.fos | Sistemas de Informação e Conhecimento | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Maria de Fátima Coutinho | |
| dc.contributor.author | Ferreira , Bruno Patrício | |
| 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) força as empresas a estarem em constante evolução e/ou adaptação às tendências e mudanças que o mercado apresenta. Além do fator concorrência e outros demais, todas as empresas ambicionam, certamente, poderem melhorar e aperfeiçoar todo o âmbito do seu negócio. Para tal, as empresas precisam de conhecer bem o seu negócio. Conhecer bem um negócio é por vezes uma tarefa complexa. Não é suficiente conhecer todos os números, processos e fluxos, é necessário também que se assimile verdadeiro conhecimento sobre a empresa. Adquirir conhecimento é um processo que envolve análises a quantidades significativas de dados e informação. Com o conhecimento, provêm melhores decisões uma melhor gestão. Para auxiliar este processo recorre-se a técnicas de Data Mining. Este termo tem estado cada vez mais presente nas empresas pela sua enorme potencialidade na descoberta de padrões implícitos nos dados que permitem conhecer verdadeiramente a informação que está presente nos sistemas que gerem a empresa, e consequentemente, advém o conhecimento profundo do negócio. Esta dissertação tem como propósito elaborar um projeto, que visa auxiliar a cadeia de perfumarias MASS neste processo de aquisição de conhecimento relativamente ao seu negócio. Para este efeito, será realizada uma aplicação que irá gerar análises gráficas, classificações de clientes, análises de associação e recomendação de produtos. Pretende-se assim desenvolver e descrever análises que permitam que os gestores desta empresa conheçam melhor os seus clientes, os seus produtos e as suas vendas, ou seja, que aprofundem o conhecimento sobre o seu negócio. | 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 | Inteligência Empresarial | pt_PT |
| dc.subject | Mineração de Dados | pt_PT |
| dc.subject | Classificação | pt_PT |
| dc.subject | Regras de Associação | pt_PT |
| dc.subject | Sistema de Recomendação | 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 recomendação 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 Informática | pt_PT |