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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Oliva, Jefferson Tales | - |
| Autor(es): dc.contributor | Mantovani, Rafael Gomes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Barbosa, Marco Antonio de Castro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliva, Jefferson Tales | - |
| Autor(es): dc.creator | Andrade, Germano Augusto Metzner de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:54:00Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:54:00Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-05-31 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-05-31 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-09 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31502 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1103863 | - |
| Descrição: dc.description | With the evolution of the technology, the volume of data has been growing significantly over the years, and along with that, the necessity to extract information from large datasets has become increasing. The theme of Knowledge Discovery in Databases has the objective to explore and extract relevant information until then unknown by specialists, converting such perceptions into messages that are easy to interpret. This process is composed of several techniques that demand great computational efforts that would not be possible without the advent of programming. The Association Rules method is one of these procedures, where it performs the role of finding relationships between different pieces of information, being widely used to improve the performance of sales in supermarkets. The study local of this work is a retail commercial establishment that works with thousands of items, where its difficulty lies in reducing low-flow products stored in stock. The objective of this work is to use the Association Rules technique to generate statistically attractive combos and exhaust items accumulated in stock. To execute this study, bibliographic surveys were realized, where the Fp-Growth algorithm was chosen to perform the processing of the information, given its effectiveness in executing large data sets. Of the thirteen products selected, promising associations were found for two of them. Altogether, seven association rules, for promotion and non-promotion periods, were found. | - |
| Descrição: dc.description | Com a evolução da tecnologia, o volume de dados vem crescendo significativamente durante os anos, e juntamente disso, a necessidade de se extrair informações de grandes conjuntos de dados foi se tornando cada vez maior. O tema de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados tem como objetivo explorar e extrair informações relevantes até então desconhecidos por especialistas, traduzindo tais percepções em mensagens de fácil interpretação. Este processo é composto por diversas técnicas que demandam grandes esforços computacionais que não seriam possíveis sem o advento da programação. O método de Regras de Associação é um desses procedimentos, onde desempenha a função de localizar relações entre diversas informações, sendo muito utilizado para aprimorar o desempenho das vendas em supermercados. O local de estudo deste trabalho é um estabelecimento comercial de varejo que trabalha com milhares de itens, onde sua dificuldade está em reduzir produtos de baixo fluxo armazenados em estoque. O objetivo deste trabalho é utilizar a técnica de Regras de Associação para gerar combos estatisticamente atrativos e exaurir os itens acumulados em estoque. Para realização de tal estudo, foram feitos levantamentos bibliográficos, sendo escolhido o algoritmo Fp-Growth para desempenhar o processamento das informações, visto sua efetividade em executar grandes conjuntos de dados. Dos treze produtos selecionados, foram encontradas associações promissoras para dois dele. Ao todo, sete regras de associação, para períodos de promoção e não promoção, foram encontradas. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Especialização em Ciência de Dados | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.pt_BR | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Vendas - Administração | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Data mining | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Data bases | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sales management | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | Utilização de regras de associação para identificação de combos presenteáveis | - |
| Título: dc.title | Use of association rules to identify giftable combos | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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