Predição de comportamento de usuários oriundos do marketing digital por meio de redes neurais artificiais e aprendizado supervisionado
dc.contributor.advisor1 | TEIXEIRA, Otávio Noura | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5784356232477760 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0002-7860-5996 | pt_BR |
dc.creator | ALVES, Vitor Pinheiro | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7756784716986025 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2020-10-23T21:30:17Z | |
dc.date.available | 2020-10-23T21:30:17Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description.abstract | Success in attracting customers using marketing techniques creates a billionare problem wich is one of the most difficult that is selecting among the many prospects, which are more likely to become a customer. This work uses artificial neural networks to analyze the dataset generated from digital marketig techniques and classify which prospects have a greater chance to become a customer and which ones should be discarded. The Neural Network scores approximately 70% of cases among 3,541 records processed. | pt_BR |
dc.description.resumo | O sucesso em atrair clientes a partir de técnicas de marketing gera um problema bilionário e um dos maiores problemas em vendas que é justamente escolher entre os muitos interessados, quais possuem maior probabilidade de fechamento. Este trabalho utiliza redes neurais artificiais para analisar o dataset gerado a partir de técnicas de marketig digital e classificar quais clientes tem maior chance de fechamento em vendas e quais devem ser descartados. A rede neural acerta aproximadamente 70% dos casos entre 3.541 registros processados. | pt_BR |
dc.identifier.citation | ALVES, Vitor Pinheiro. Predição de comportamento de usuários oriundos do marketing digital por meio de redes neurais artificiais e aprendizado supervisionado. Orientador: Otávio Noura Teixeira. 2019. 44 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/12788. Acesso em:. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpa.br/handle/2011/12788 | |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Pará | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPA | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.source.uri | Disponível na internet via site: https://ppca.propesp.ufpa.br/index.php/br/teses-e-dissertacoes/dissertacoes | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado do computador | pt_BR |
dc.subject | Marketing digital | pt_BR |
dc.subject | Comportamento do consumidor | pt_BR |
dc.subject.areadeconcentracao | COMPUTAÇÃO APLICADA | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.subject.linhadepesquisa | DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS | pt_BR |
dc.title | Predição de comportamento de usuários oriundos do marketing digital por meio de redes neurais artificiais e aprendizado supervisionado | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
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