ENEGEP2006_TR460316_7427

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XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 2006 1 ENEGEP 2006 ABEPRO Data Mining aplicado na base de dados das categorias mais vendidas de um supermercado Celso Bilynkievycz dos Santos (UTFPR/UEPG) bilynkievycz@uepg.br Vicente Toniolo Zander (UTFPR) vicente_2006@pg.cefetpr.br Luciano Scandelari (UTFPR) luciano@cefetpr.br Cezar Augusto Romano (UTFPR) caromano@cefetpr.br Deborah Ribeiro Carvalho (UTP/IPARDES) deborahcarvalho@onda.com.br Resumo Através da pergunta norteadora da pesquisa: Qual dia da semana é mais adequado para venda de uma determinada categoria de produtos, considerando-se a proximidade dos feriados e/ou o preço praticado? Utilizou-se das técnicas de Data Mining (DM) para os problemas de previsão em uma amostra de 09 (nove) categorias dos produtos mais vendidos em um supermercado no interior do estado do Paraná. Este estudo de mineração de dados, utilizando os algoritmos de DM de tarefa de associação (Apriori), aplicados a uma base de dados, composta pelas categorias dos produtos mais vendidos do supermercado estudado, revelaram regras de associação entre a ocorrência do produto nos tickets de compras e: os dias da semana, a proximidade dos feriados e o preço praticado no período. Estas regras organizadas em ordem decrescente de suporte e confiabilidade proporcionaram a elaboração de uma matriz de consulta para decisão do dia mais adequado para venda destas categorias bem como para a realização de ações mercadológicas. Palavras-chave: Data Mining; Mineração de Dados; Regras de Associação; Supermercado. 1. Introdução O processo de tomada de decisão é uma atividade desenvolvida diariamente em qualquer organização, indiferente do seu porte ou área de atuação. Tal atividade demanda não apenas tempo, mas também um alto grau de conhecimento do gestor sobre o problema em questão. Em geral são necessárias ferramentas que auxiliam o processo, principalmente quando se tem disponível um grande número de dados. Segundo Fayyad (1998), o ser humano não está preparado para interpretar grandes volumes de dados e/ou espaços multidimensionais. Entre as diversas alternativas de ferramentas e técnicas é possível destacar o Processo de Descoberta de Conhecimento – KDD ( Knowledge Discovery in Data Bases ), o qual compreende uma das suas etapas denominada: Data Mining. O tema DM é tratado aqui neste documento no sentido de abordar a ferramenta para auxiliar na tomada de decisão em um supermercado no que diz respeito a processos, vendas, produtos e períodos (dias da semana, sazonalidades, etc.). Optou-se por este tema, como objeto de estudo, por se tratar de uma área da Inteligência Artificial (IA) que permite descobrir padrões implícitos em bases de dados, o qual pode constituir uma importante contribuição para o gestor no desempenho de suas atividades. As técnicas tradicionais de analise de dados exigem inicialmente que hipóteses sejam
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