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Título: Definição de promoções em supermercado utilizando técnicas de data mining
Título(s) alternativo(s): Using data mining technique to define profitability in a supermarket
Autor(es): Silva, Josimar Mattos da
Orientador(es): Borsoi, Beatriz Terezinha
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Mineração de uso da Web
Banco de dados
Data mining
Web usage mining
Data bases
Data do documento: 15-Jun-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Referência: SILVA, Josimar Mattos da. Definição de promoções em supermercado utilizando técnicas de data mining. 2018. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018.
Resumo: As instituições públicas e privadas, entre elas as empresas, geram a partir das suas operações de negócio um volume muito grande e crescente de dados. Esses dados resultam das atividades que essas instituições realizam e eles ficam armazenados em bases de dados dos sistemas que automatizam essas atividades. É cada vez mais evidente e verificado que esses dados poderiam ser utilizados para auxílio à gestão, definição de tendências e fornecer informações que possam ser úteis e estratégicas para a condução dos negócios. A técnica de mineração de dados, do inglês Data Mining (DM), é vista como uma alternativa para extrair conhecimento a partir de grandes volumes de dados, descobrindo relações, padrões e gerando regras para predizer e correlacionar dados. Esse conhecimento pode auxiliar as instituições na tomada de decisões mais eficazes para o negócio. Em segmentos como o de supermercados, pela quantidade de produtos perecíveis e pela alta rotatividade de produtos, a agilidade em termos de decisão de quais produtos comprar, a quantidade de cada um deles, as estratégias de marketing, o valor de venda e outros pode representar a diferença entre venda com lucro e descarte desnecessário de produto, ocasionando prejuízo. A mineração dos dados gerados pela própria empresa permite identificar conhecimento sobre hábitos de consumo dos clientes. Visando, auxiliar na descoberta de conhecimento nos dados armazenados em bases de dados de supermercados para auxílio na descoberta de informações e mesmo de conhecimento nessas bases de dados, foi implementado um algoritmo utilizando conceitos de rede neural com a linguagem Delphi para realizar mineração desses dados. Os dados obtidos podem ser utilizados como auxiliares no processo de gestão e de tomada de decisão.
Abstract: Public and private institutions, including companies, generate a very large and growing volume of data from their business operations. These data result from the activities performed by the institutions that are stored in their databases. It is increasingly evident and verified that these data could be used to support management, set trends and provide information that may be useful and strategic for conducting business. The Data Mining technique is seen as an alternative to extract knowledge from large volumes of data, discovering relationships and patterns, and generating rules to predict and correlate data. This knowledge can assist institutions to make more effective business decisions. In segments such as supermarkets, the quantity of perishables products and the high turnover of products, the agility in terms of deciding which products to buy, the quantity of each, marketing strategies, sales value and others can represent the difference between sale with profit and unnecessary disposal of product, causing financial loss. The data mining allows the companies to identify knowledge about customers’ consumption habits. Aiming to aid the discovery of knowledge in data stored in supermarket databases, an algorithm was implemented using Delphi language and neural network concepts for mining these data. The data obtained from the database mining can be used to help managers and decision-makers.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10939
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