Relatório de Estágio na Teodolito de Carlos da Veiga Ferreira

O presente trabalho académico é o relato das principais actividades que desenvolvi como estagiário na editora Teodolito, criada em 2011 por Carlos da Veiga Ferreira. Foi uma campanha inesquecível que começou com uma entrevista que fiz ao editor e continuou depois com a minha visita à Feira do Livro de Frankfurt, pela mão do editor. De regresso a Portugal, pude ler e elaborar recensões de originais, analisar contratos de direitos de autor, participar nos lançamentos da editora e, em conjunto com Carlos da Veiga Ferreira, tratar da comunicação estabelecida entre a editora e outros elementos ligados ao sector do livro

Saúde em Portugal : estudo das urgências hospitalares através do Data Mining

Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).

O que determina a recomendação do operador de telecomunicações : caso de estudo dos clientes MEO

Com o objetivo de consolidar e pôr em prática o conhecimento adquirido ao longo do programa de mestrado, optei pela realização de um estágio, cujo relatório apresento sob a forma de trabalho Final de Mestrado. Assim sendo, surgiu a oportunidade de realizar um estágio curricular (por um período de seis meses, entre Setembro de 2013 e Fevereiro de 2014) no âmbito do trabalho desenvolvido pela equipa de Marketing Analítico da Direção de Segmento Consumo Residencial – DSR na empresa Portugal Telecom, uma das maiores empresas na área das Telecomunicações em Portugal. Num momento de elevada concorrência entre as empresas de telecomunicações, acresce a importância atribuída pelas empresas aos seus clientes e, com ela, a necessidade de estar em constante contacto com estes. É nesse contexto que o trabalho apresentado neste relatório é desenvolvido, recorrendo a métodos explicativos, nomeadamente regressão logística, para identificar características do comportamento dos clientes que têm impacto nas atitudes e perceções dos mesmos. Por outro lado, procura-se definir a relação entre essas atitudes e/ou perceções e a recomendação dos atuais clientes do serviço a outros. Por variadas razões, não foi possível utilizar dados da Portugal Telecom, pelo que foi necessário recorrer a recolha por questionário. Através deste método foram recolhidas 193 respostas, mas apenas 159 poderam ser utilizadas, uma vez que foram eliminados os casos em que os respondentes não possuiam serviço de telecomunicações e os casos em que os clientes MEO não responderam a perguntas fundamentais do questionário. Embora de forma consciente das limitações decorrentes da dimensão desta amostra, foi decidido prosseguir com estes resultados devido à dificuldade em angariar respondentes e devido ao período de tempo de recolha disponível para este relatório. Foi realizada uma caracterização da amostra recolhida com recurso a técnicas descritivas, sendo o modelo que permite estudar os impactos estimado com recurso a regressão por máxima verosimilhança, concretamente regressão logística. A partir da revisão da literatura e do conhecimento adquirido ao longo do estágio foram criados dois modelos explicativos para a recomendação. Os resultados indicam que a reclamação é influenciada positivamente pelo rendimento do agregado familiar, pelo preço e pela percepção que os indivíduos têm em como a PT se preocupa com eles e influenciada negativamente pela reclamação, ou seja quanto quanto mais reclamações os clientes fizerem menos é a probabilidade de recomendarem a empresa.