Prof. Dr. Napoleão Verardi Galegale - CEETEPS
Prof. Dr. José Odálio dos Santos - PUC
Prof. Dr. Marcelo Duduchi Feitosa - CEETEPS
MARTINS, E. Uma aplicação de machine
learning na previsão de vendas no segmento de varejo. 168 f.
Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão e Tecnologia em Sistemas
Produtivos). Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, São Paulo,
2023.
O presente trabalho tem por objetivo desenvolver
um protótipo de solução computacional, baseado em aprendizado de máquina, capaz
de prever a receita com a venda de produtos no segmento varejista brasileiro. A
metodologia usada foi DSRM, definida como um processo de resolução de problemas
que permite aos pesquisadores adquirir conhecimento e compreensão de um domínio
de problema e a sua solução por meio da criação e aplicação de artefatos. Esta
pesquisa propôs um novo método multidisciplinar para realização de experimentos
em Inteligência Computacional, cujo qual foi implementado por meio de algumas
bibliotecas disponíveis na linguagem Python. Seis algoritmos de
inteligência computacional com base em regressão linear e cinco conjuntos de
dados representando o histórico de vendas de diferentes produtos foram usados
nesse sentido. Diferentes modificações críticas foram propostas e testadas em
várias fases do método publicado anteriormente por Tsiliki, e os resultados
obtidos foram relevantes. Pelos resultados apresentados, fica evidenciado que
não existe um algoritmo melhor do que outro, ou seja, o comportamento dos dados
e a correlação entre suas variáveis irá influenciar diretamente na obtenção do
melhor modelo para um produto específico. Desta forma o protótipo de solução
computacional resultante desta pesquisa é útil e relevante pois indica ao
pesquisador qual o melhor o modelo para cada tipo de produto. Linha de
Pesquisa: Sistemas de Informação e Tecnologias Digitais. Projeto de Pesquisa:
Tecnologias Digitais em Sistemas Produtivos.
