Aplicação do data mining em uma loja de conveniência, como suporte à tomada de decisão
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Graduação | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Souza, Marcos Leandro Hoffmann | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2420878841218342 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Froehlich, Elias Siedekum | |
| Curso (dc.curso) | Engenharia de Produção | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2022-06-10T14:08:47Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2022-06-10T14:08:47Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2020-12-03 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Companies have been generating and accumulating a lot of data, and the current transformation of society requires that these organizations learn to constantly deal with data. Data exists without information, but information only exists through data, and the type of relationship that an organization establishes with this information is fundamental to understanding the behavior of its customers. Through Data Mining it is possible to extract information from the modeling and analysis of data, generating insights from the day-to-day business for a better decision by the managers of an organization. Based on this, this work seeks to find in the literature an algorithm capable of performing the task of Market Basket Analysis, aiming at the generation of association rules from a database of sales transactions in a convenience store. Subsequently, these generated rules are related to the days of the week, providing useful information on the daily behavior of customers at the point of sale. In order for the data mining stages to be achieved, the work follows the CRISP-DM methodology, exposing everything from understanding the business to evaluating the results. With the application of the steps of the methodology and the model, it was possible to discover which products tend to be sold together in certain periods of the week, in which these results bring insights to support the decision-making of those responsible for the business in the search for differentiation in front competition. The study proves that the methodology and the tool used can be important means to, in the current competitive market, generate information of great importance to organizations. | pt_BR |
| Resumo (dc.description.resumo) | 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. | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11620 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Data mining | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Regras de associação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Market basket analysis | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Loja de conveniência | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Association rules | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Convenience store | pt_BR |
| Título (dc.title) | Aplicação do data mining em uma loja de conveniência, como suporte à tomada de decisão | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
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