Publicação
Modelos para a quantificação e valorização de segmentos de mercados
| Resumo: | Com o passar do tempo e com o avanço das tecnologias, novas pesquisas na área da segmentação de mercado foram realizadas. O uso de Machine Learning tornou-se, atualmente, uma ferramenta importante para a resolução desses problemas. Esta dissertação tem como objetivo a criação de modelos de quantificação e valorização de segmentos de mercado em Portugal, Espanha e Estados Unidos, re correndo a métodos de Machine Learning para desenvolver modelos analíticos que proporcionem informações cruciais para compreender e prever o comportamento de mercado nesses três países. Estes métodos utilizados baseiam-se em árvores de regressão, uma vez que a variável de interesse é uma variável contínua que diz respeito à faturação da empresa em cada localidade. Foram escolhidos os métodos boosting, bagging e random forest para a previsão de faturação. Todo o trabalho realizado no âmbito da dissertação foi realizado com o software R e representado graficamente com a ajuda do software Power BI, ferramenta útil para a criação de Dashboards. O tratamento dos dados foi também trabalhado com o recurso ao Excel. Os resultados da previsão obtidos dos métodos de Machine Learning permitem à empresa ter um maior conhecimento sobre quais as localidades mais importantes e que variáveis influenciam diretamente a faturação. Estes resultados serão aplicados na empresa e irão sustentar a tomada de decisão. |
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| Autores principais: | Castro, José Alberto Silva |
| Assunto: | Machine Learning Boosting Bagging Random forest |
| Ano: | 2024 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | Com o passar do tempo e com o avanço das tecnologias, novas pesquisas na área da segmentação de mercado foram realizadas. O uso de Machine Learning tornou-se, atualmente, uma ferramenta importante para a resolução desses problemas. Esta dissertação tem como objetivo a criação de modelos de quantificação e valorização de segmentos de mercado em Portugal, Espanha e Estados Unidos, re correndo a métodos de Machine Learning para desenvolver modelos analíticos que proporcionem informações cruciais para compreender e prever o comportamento de mercado nesses três países. Estes métodos utilizados baseiam-se em árvores de regressão, uma vez que a variável de interesse é uma variável contínua que diz respeito à faturação da empresa em cada localidade. Foram escolhidos os métodos boosting, bagging e random forest para a previsão de faturação. Todo o trabalho realizado no âmbito da dissertação foi realizado com o software R e representado graficamente com a ajuda do software Power BI, ferramenta útil para a criação de Dashboards. O tratamento dos dados foi também trabalhado com o recurso ao Excel. Os resultados da previsão obtidos dos métodos de Machine Learning permitem à empresa ter um maior conhecimento sobre quais as localidades mais importantes e que variáveis influenciam diretamente a faturação. Estes resultados serão aplicados na empresa e irão sustentar a tomada de decisão. |
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