Um Arquivo

Um Arquivo tem como ponto de partida a experiência de um processo de criação teatral – Projeto de Criação Teatral com a Comunidade “Na Fábrica”. Ao longo dos diferentes períodos do trabalho, diversos materiais, conteúdos e documentos de diferentes naturezas emergem - uma espécie de arquivo em trânsito, em permanente transformação. Que formas de organizar e dar a ver a memória de um processo de criação teatral? Pretendeu-se refletir, analisar e experimentar formas de preservar e partilhar este percurso de criação. Foi elaborado Um Arquivo online (http://www.nafabrica.pt/) que coloca à disposição do visitante uma coleção de documentos composta por uma extensa quantidade de registos digitais que inclui vídeo, áudio, imagem e texto. Através de um exercício de seleção e reescrita criouse, também, a oportunidade de ampliar a compreensão dos processos criativos, e de nós mesmos enquanto sujeitos de uma prática e discurso artísticos.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Modelo preditivo de insolvência no setor farmacêutico : aplicação à farmácia comunitária portuguesa

O setor farmacêutico apresenta um elevado grau de complexidade, dada a regulamentação a que está sujeito. Atualmente, um dos principais problemas deste setor prende-se com o acentuado aumento (142,6% entre dezembro de 2012 e julho de 2014) do número de farmácias insolventes, sendo impacto da crise económica e consequentes medidas regulamentares aplicadas com o Memorando de Entendimento da Troika. Dada a importância que as farmácias têm na dispensa do medicamento assim como o papel do farmacêutico no aconselhamento diário aos utentes, a redução do número de farmácias levanta problemas no acesso ao medicamento por parte da população. Assim, é necessário dotar as farmácias de ferramentas que lhes permitam gerir o seu negócio, criando bases sólidas de forma a terem uma maior capacidade de reagir em tempos de crise. Desta forma, o objetivo principal do trabalho é fornecer às farmácias uma dessas ferramentas, através da criação de um modelo preditivo de insolvência que permita estimar uma probabilidade de uma farmácia entrar em insolvência. Para o efeito, desenvolveu-se um modelo teórico, com base na revisão de literatura científica e na análise do setor farmacêutico em Portugal, que foi depois testado recorrendo a métodos de estimação com recurso ao modelo logit através do método da Máxima Verosimilhança. O modelo empírico foi estimado com dados de uma amostra de 97 farmácias, selecionadas a partir de uma base de dados da ANF. Esta amostra é composta por todas as farmácias insolventes e por uma seleção aleatória de farmácias solventes, para as quais foi possível utilizar informação proveniente do IES, mantendo a total confidencialidade, nomeadamente dados relativos às dimensões consideradas no modelo teórico: Autonomia Financeira, Endividamento, Gestão de Inventários, Gestão de Funcionários, Liquidez, Prazo Médio de Pagamentos do Estado, Prazo Médio Pagamentos a Fornecedores, Rendibilidade, Solvabilidade, Tesouraria, Dimensão e Localização. As dimensões referidas foram selecionadas após uma análise extensiva da bibliografia sobre esta temática. Estas dimensões foram incluídas na estimação através de variáveis proxy (com exceção da Tesouraria), para as quais foi também levada a cabo uma análise de sensibilidade. Depois de validados os pressupostos da estimação e de uma análise crítica sobre os resultados, foi possível selecionar um modelo em que mais de 90% das observações foram classificadas corretamente. O modelo preditivo selecionado inclui as variáveis proxy das dimensões: Autonomia Financeira, Prazo Médio Pagamentos a Fornecedores, Endividamento, Rendibilidade, Dimensão e Localização. Em testes posteriores, validou-se a capacidade preditiva do modelo com recurso a uma amostra de teste.