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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Tsunoda, Denise Fukumi, 1972- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Gestão da Informação | - |
Autor(es): dc.creator | Luizon, Bruna Franciany Girata | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2020-01-31T13:01:14Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2020-01-31T13:01:14Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-18 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-18 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/64983 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/64983 | - |
Descrição: dc.description | Orientador : Denise Fukumi Tsunoda. | - |
Descrição: dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação. | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
Descrição: dc.description | Resumo : Estudo sobre a aplicação de machine learning em análises preditivas de churn em e-commerce. Busca entender o conceito de clientes churn dentro de organizações onde não há assinatura de um serviço e/ou produto, bem como o impacto da tecnologia na evolução do marketing e das novas formas de comércio. Analisa documentos recuperados sobre o tema na base de dados Scopus, fazendo uma revisão sistemática e análise bibliométrica dos documentos levantados. Há uma série de técnicas de mineração de dados aplicadas para a previsão de churn, tais como redes neurais artificiais, árvores de decisão e máquinas vetoriais de suporte. Apresenta a relação entre machine learning e a predição de churn. Conclui-se na primeira etapa a recência do assunto e a falta de estudos aprofundados sobre o tema, além de que os algoritmos mais utilizados envolvem árvore de decisão, Support Vector Machine, Rede Neural Artificial, Random Forest e Regressão Logística. Comenta que a maioria dos estudos existentes relacionados com a previsão do churn de clientes são análises estáticas e não estão bem adequados à realização de monitorizações individuais e dinâmicas, já que a análise de dados estáticas não fornecem monitoramento dinâmico do churn do cliente. No segundo momento do estudo, foram selecionados três métodos e aplicados em uma base de um e-commerce na área de varejo. Os métodos escolhidos foram: Árvore de Decisão (J48), Rede Neural Artificial (Multilayer Perceptron) e Support Vector Machine (SMO). Concluiu que os três modelos apresentaram resultados similares quando analisados a taxa de acertos do modelo, porém o que apresenta melhor tempo de execução do modelo é a Árvore de Decisão J48. | - |
Formato: dc.format | 110 p. : il., grafs., tabs. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Comércio eletrônico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tecnologia da informação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Previsão | - |
Título: dc.title | Análise preditiva de churn em um e-commerce | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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