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Integração de métodos preditivos em sistemas de informação na Quidgest

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Detalhes bibliográficos
Resumo:A utilização de estudo de séries temporais para previsão é particularmente relevante, juntamente com necessidade de os sistemas de informação terem ferramentas de Business Inteligence. A sua utilização em contexto empresarial permite de alguma forma ajustar a estratégia do negócio de uma forma interativa. O objetivo deste trabalho consiste em propor uma solução que permita que sistemas de informação disponham de componentes de data science, mais especificamente para a análise de séries temporais. A abordagem metodológica enquadra-se no que se designa design science research. Partindo da revisão da literatura, foi apresentada uma solução conceptual. Esta solução foi implementada e permitiu validar a exequibilidade da proposta. Esta solução permitiu ainda comparar várias abordagens para análise de séries temporais.
Autores principais:Tomás, Daniel Filipe Monteiro
Assunto:R SQL Server relatórios previsão séries temporias reports forecast time series
Ano:2018
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa
Descrição
Resumo:A utilização de estudo de séries temporais para previsão é particularmente relevante, juntamente com necessidade de os sistemas de informação terem ferramentas de Business Inteligence. A sua utilização em contexto empresarial permite de alguma forma ajustar a estratégia do negócio de uma forma interativa. O objetivo deste trabalho consiste em propor uma solução que permita que sistemas de informação disponham de componentes de data science, mais especificamente para a análise de séries temporais. A abordagem metodológica enquadra-se no que se designa design science research. Partindo da revisão da literatura, foi apresentada uma solução conceptual. Esta solução foi implementada e permitiu validar a exequibilidade da proposta. Esta solução permitiu ainda comparar várias abordagens para análise de séries temporais.