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Algoritmos de aprendizado de máquina aplicados na estimação de descontos em itens da cesta básica
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1089389
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Santos, Bruno Samways dos | - |
| Autor(es): dc.contributor | Santos, Bruno Samways dos | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rambalducci, Marcos Jeronimo Goroski | - |
| Autor(es): dc.contributor | Tondato, Rogério | - |
| Autor(es): dc.creator | Santos, Jose Mateus Rodrigues dos | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:07:15Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:07:15Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-19 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34847 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1089389 | - |
| Descrição: dc.description | Purchases made by government entities in Brazil represent around 12% of the national GDP. Recently, the legislation governing these acquisitions was updated, emphasizing the importance of principles such as planning, effectiveness and economy. Machine learning (ML) techniques can be used by public managers in their efforts to comply with these new principles and trends in public administration in Brazil. In this regard, this study aimed to develop and evaluate machine learning models aiming to estimate the discount value offered in bids for items in the national basic food basket carried out by entities in the state of Paraná. Random Forest, XGBoost and Artificial Neural Networks techniques were used, evaluating their results using the mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) metrics. The dataset was obtained through the “Portal de Informações para Todos” provided by the Paraná State Court of Auditors. Challenges such as the way data is made available and the lack of standardization have made preprocessing more complex, requiring the use of complementary techniques such as clustering. After filtering through the 18 basic food basket items analyzed and preprocessing the data, 18 attributes and 73,861 instances remained, which were used to train the models. Models were trained for each of the items, obtaining an average MAE of 0.099196 and an average RMSE of 0.122152, with the best result obtained using XGBoost, which achieved an RMSE of 0.049 for the "French Bread" item. ML models can provide relevant information for managers and regulatory agencies, assisting in budget planning, fraud detection and price negotiation in tenders, contributing to more economical and transparent public management. | - |
| Descrição: dc.description | As compras realizadas por entes governamentais no Brasil representam cerca de 12% do PIB nacional. Recentemente, a legislação que rege essas aquisições foi atualizada, enfatizando a importância de princípios como planejamento, eficácia e economicidade. Técnicas de machine learning (ML) podem ser utilizadas por gestores públicos, em sua busca por atender esses novos princípios e tendências na administração pública do Brasil. Neste sentido, este estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar modelos de ML para estimar descontos ofertados em licitações de itens da cesta básica nacional, realizadas por entidades do estado do Paraná. Foram utilizadas as técnicas Random Forest, XGBoost e Redes Neurais Artificiais, avaliando seus resultados pelas métricas de erro absoluto médio (mean absolute error, MAE) e raiz do erro quadrático médio (root mean squared error, RMSE). O conjunto de dados foi obtido por meio do “Portal de Informações para Todos”, disponibilizado pelo Tribunal de Contas do Estado do Paraná. Desafios como o formato de disponibilização e a falta de padronização dos dados tornaram o pré-processamento mais complexo, exigindo o uso de técnicas complementares, como a clusterização. Após a filtragem pelos 18 itens da cesta básica analisados e o pré-processamento dos dados, restaram 18 atributos e 73.861 instâncias, que foram utilizadas para o treinamento dos modelos. Foram treinados modelos para cada um dos itens, obtendo MAE médio de 0,099196 e RMSE médio de 0,122152, sendo que o melhor resultado foi obtido com o XGBoost, que apresentou um RMSE de 0,049 para o item “Pão Francês”. Os modelos de ML podem fornecer informações relevantes para gestores e órgãos fiscalizadores, auxiliando no planejamento orçamentário, detecção de fraudes e negociação de preços em licitações, contribuindo para uma gestão pública mais econômica e transparente. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Londrina | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia de Produção | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Administração pública | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Compras (Serviço público) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Data mining | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Public administration | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Government purchasing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | - |
| Título: dc.title | Algoritmos de aprendizado de máquina aplicados na estimação de descontos em itens da cesta básica | - |
| Título: dc.title | Machine learning algorithms applied to estimating discounts on basic food basket items | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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