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dc.creatorALVES, Vitor Pinheiro-
dc.date.accessioned2020-10-23T21:30:17Z-
dc.date.available2020-10-23T21:30:17Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationALVES, 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: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12788. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12788-
dc.description.abstractSuccess 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.provenanceSubmitted by Ronald Brandão (ronald23706@gmail.com) on 2020-10-13T14:40:53Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_PredicaoComportamentoUsuarios.pdf: 2004159 bytes, checksum: 70b891bf46ebadfd4d2077f8e8ec64b7 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Mayara Menezes (mayara@ufpa.br) on 2020-10-23T21:30:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_PredicaoComportamentoUsuarios.pdf: 2004159 bytes, checksum: 70b891bf46ebadfd4d2077f8e8ec64b7 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-10-23T21:30:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_PredicaoComportamentoUsuarios.pdf: 2004159 bytes, checksum: 70b891bf46ebadfd4d2077f8e8ec64b7 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Previous issue date: 2019en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.source.uriDisponível na internet via site: https://ppca.propesp.ufpa.br/index.php/br/teses-e-dissertacoes/dissertacoespt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectMarketing digitalpt_BR
dc.subjectComportamento do consumidorpt_BR
dc.titlePredição de comportamento de usuários oriundos do marketing digital por meio de redes neurais artificiais e aprendizado supervisionadopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentNúcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruípt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.contributor.advisor1TEIXEIRA, Otávio Noura-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5784356232477760pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7756784716986025pt_BR
dc.description.resumoO 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.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
dc.subject.linhadepesquisaDESENVOLVIMENTO DE SISTEMASpt_BR
dc.subject.areadeconcentracaoCOMPUTAÇÃO APLICADApt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-7860-5996pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí

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