Aplicação do data mining em uma loja de conveniência, como suporte à tomada de decisão

As empresas vêm gerando e acumulando muitos dados, e a atual transformação da sociedade exige que estas organizações aprendam a lidar constantemente com os dados. Dados existem sem informações, mas informações só existem por meio dos dados, e o tipo de relação que uma organização estabelece com estas informações é fundamental para compreender o comportamento de seus clientes. Por meio do Data Mining é possível extrair informações a partir da modelagem e análise dos dados, gerando insights do dia a dia do negócio para uma melhor decisão dos gestores de uma organização. Baseando-se nisso, este trabalho busca encontrar na literatura um algoritmo capaz de realizar a tarefa de Market Basket Analysis, objetivando a geração de regras de associação a partir de uma base de dados de transações de venda de uma loja de conveniência. Posteriormente, estas regras geradas são relacionadas aos dias da semana, originando informações úteis do comportamento diário dos clientes no ponto de venda. Para que as etapas da mineração de dados sejam atingidas, o trabalho segue a metodologia CRISP-DM, expondo desde a compreensão do negócio até a avaliação dos resultados. Com a aplicação das etapas da metodologia e do modelo, foi possível descobrir quais os produtos que tendem a ser vendidos conjuntamente em determinados períodos da semana, nos quais estes resultados trazem insights para suportar as tomadas de decisões dos responsáveis do negócio na busca da diferenciação frente à concorrência. O estudo comprova que a metodologia e a ferramenta utilizada podem ser importantes meios para, no atual mercado competitivo, gerar informações de grande importância às organizações.