2 resultados para Vallenilla Lanz, Laureano
em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal
Resumo:
O trabalho que se segue consiste exactamente na identificao, estudo e edio do texto transmitido por estes testemunhos; tendo em conta que existem considerveis diferenas entre os textos das duas edies, foi necessrio proceder-se a uma edio crtica, cujos critrios sero adiante definidos. O facto de existirem edies do sculo seguinte, e divergentes entre si, sugere que tanto esta comdia como o seu Autor tero gozado de uma considervel fortuna junto do pblico: uma pea de teatro que continua a ser reeditada em Portugal e em Espanha muito tempo depois da sua primeira edio, era forosamente importante. Nesse sentido, tudo o que nela se contm deve ser encarado como representativo da sua poca e do gosto do pblico do tempo; por isso, tornou-se necessrio elaborar e apresentar ao leitor um conjunto de ndices personalidades, topnimos, autores, entidades mitolgicas do mundo referencial existente na comdia. Este trabalho , assim, constitudo por duas grandes partes: na primeira, faz-se uma reviso crtica do estado dos conhecimentos sobre Jorge Ferreira de Vasconcelos e a sua obra, e desta comdia no conjunto da obra do Autor. Na segunda parte, procede-se identificao da tradio impressa da obra e, naturalmente, ao estabelecimento do respectivo texto crtico. Um anexo, constitudo pelos j referidos ndices, completa o trabalho.
Resumo:
Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negcio. O considervel volume de dados que atualmente se encontra disponvel, por si s, no traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ningum quer perder. O presente trabalho foca-se na utilizao das tcnicas de Data Mining no mbito da atividade bancria, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho so aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco portugus, resultante de uma campanha para a angariao de clientes para depsitos a prazo com taxas de juro favorveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prtico deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: rvores de Deciso, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, mtodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regresses. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a rea de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questo, atravs da aplicao de duas estratgias de seleo de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparao dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Srgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Srgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variveis mais relevantes aquando da identificao do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais concluses, depreende-se que os resultados obtidos so comparveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging o que apresenta melhores resultados e a varivel referente durao da chamada telefnica a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.
