Comparação de métodos estatísticos para a modelagem do mix de marketing

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Autor(es): dc.contributorTaconeli, Cesar Augusto, 1980--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados-
Autor(es): dc.contributorVidal, Cynthia dos Santos-
Autor(es): dc.creatorLeandro, Amábile Galdino-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T10:27:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T10:27:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-28-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-28-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/98117-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98117-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Orientador: Prof. Dr. Cesar Augusto Taconeli-
Descrição: dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : Diante do problema da alocação de investimento em publicidade, os gestores de marketing utilizam de métodos estatísticos para compreender os impactos das ações de mídia na receita das empresas. A modelagem do mix de marketing engloba uma variedade de métodos estatísticos que são aplicados aos dados de publicidade para mensurar o impacto de táticas de marketing nas vendas de uma empresa e realizar previsões. O método estatístico mais popular é a regressão linear múltipla. Entretanto esta abordagem possui algumas desvantagens, sendo as principais: linearidade é questionável no dia a dia das ações de marketing - por exemplo, o aumento do investimento em determinado canal de mídia e a receita - e que os os conjuntos de dados de marketing possuem estrutura temporal que não é captada por esse tipo de modelo. Estudos recentes apontam métodos alternativos para proporcionar uma compreensão mais ampla do impacto de covariáveis na receita da empresa. O presente trabalho teve como objetivo comparar os ajustes dos modelos ARIMA e Redes Neurais Recorrentes em um conjundo de dados de marketing. Ao realizar a comparação entre os valores observados e as predições de cada um dos métodos, foi identificado que o modelo ARIMA obteve um desempenho mais satisfatório, quando comparado às Redes Neurais Recorrentes-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectInferência estatística-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de séries temporais-
Palavras-chave: dc.subjectMarketing-
Título: dc.titleComparação de métodos estatísticos para a modelagem do mix de marketing-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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