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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1495
Tipo: | Dissertação |
Título: | Mineração de regras de associação aplicada à modelagem dos dados transacionais de um supermercado. |
Autor(es): | SCHONHORST, Gustavo Bonnard |
Abstract: | A descoberta de regras de associação é uma tarefa de mineração de dados que vem sendo estudada desde o início da década de 1990. Uma das principais aplicações destas regras é na análise de cesto de compras. Neste tipo de problema busca-se por padrões no comportamento dos consumidores, adquirindo o conhecimento de quais produtos costumam ser levados juntos em uma mesma compra. O conhecimento adquirido pode ser utilizado como suporte a tomada de decisões tanto em nível operacional como em nível estratégico. O crescente interesse de pesquisadores nesta área se deve tanto a utilidade prática como as dificuldades e limitações presentes neste tipo de análise. Mesmo assim aplicações reais ainda são poucas. O objetivo deste trabalho é realizar uma análise de cesto de compras através da mineração de regras de associação sobre os dados transacionais de um supermercado de forma a proporcionar maior conhecimento do negócio. Foram consideradas na análise centenas de milhares de compras relativas a quatro meses. A técnica utilizada neste trabalho mostrou-se capaz de gerar grande quantidade de conhecimento útil à tomada de decisões. A definição de um foco específico mostrou-se fundamental para o sucesso da análise. |
metadata.dc.publisher.department: | IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produção |
Citação: | SCHONHORST, Gustavo Bonnard. Mineração de regras de associação aplicada à modelagem dos dados transacionais de um supermercado. 2010. 68 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2010. |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1495 |
Data do documento: | 22-Mar-2010 |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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