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Título: Aplicação da metodologia KDD na descoberta de conhecimento em dados relacionados ao setor de manutenção de uma locadora de veículos
Título(s) alternativo(s): Application of the KDD methodology in the discovery of knowledge in data related to the maintenance sector of a vehicle lessor
Autor(es): Soubhia, João Vitor
Orientador(es): Santos, Bruno Samways dos
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Análise por agrupamento
Automóveis - Manutenção e reparos
Data mining
Cluster analysis
Automobiles - Maintenance and repair
Data do documento: 26-Nov-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Londrina
Referência: SOUBHIA, João Vitor. Aplicação da metodologia KDD na descoberta de conhecimento em dados relacionados ao setor de manutenção de uma locadora de veículos. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2018.
Resumo: Visando que os processos de manutenção têm grande influência na rentabilidade das locadoras de veículos, o presente trabalho objetivou analisar características deste setor a partir da análise de agrupamento (ou clusterização). Para tal, foi aplicada a técnica k-means na qual os principais atributos da manutenção de veículos foram separados em diferentes grupos (clusters) então foram verificadas as similaridades e diferenças entre os atributos dos grupos. Neste contexto, esse trabalho contribuiu para um melhor entendimento das variáveis que influenciam nos processos de manutenção, permitindo agrupá-las de modo que possibilitou uma melhor visibilidade para a gestão da manutenção. Com isso, foram propostas novas medidas na empresa, com intuito de direcionar os investimentos de forma eficiente, melhorando a política de aplicação dos recursos do setor, minimizando o risco de custos desnecessários e melhor gerindo os custos variáveis.
Abstract: Aiming that the maintenance processes have a great influence on the profitability of the car rental companies, the present work aimed to analyze characteristics of this sector from the grouping (or clustering) analysis. To that end, the k-means technique was applied in which the main vehicle maintenance attributes were separated into different groups (clusters), so the similarities and differences between the attributes of the groups were verified. In this context, this work contributed to a better understanding of the variables that influence the maintenance processes, allowing them to be grouped in a way that allowed a better visibility for maintenance management. With this, new measures were proposed in the company, with the purpose of directing the investments in an efficient way, improving the policy of application of the resources of the sector, minimizing the risk of unnecessary costs and better managing the variable costs.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10543
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