6 resultados para Data stream mining

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


Relevância:

40.00% 40.00%

Publicador:

Resumo:

Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de filtro colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de escalonamento multidimensional clássico e análise de procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por escalonamento clássico.

Relevância:

40.00% 40.00%

Publicador:

Resumo:

Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de filtro colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de escalonamento multidimensional clássico e análise de procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por escalonamento clássico. O estudo da estabilidade da representação de redes frente à variação amostral dos dados, realizado com base em simulações envolvendo 500 réplicas em 6 níveis de probabilidade de inclusão das arestas nas réplicas, fornece evidência em favor da validade dos resultados obtidos.

Relevância:

40.00% 40.00%

Publicador:

Resumo:

O trabalho busca analisar e entender se a aplicação de técnicas de Data mining em processos de aquisição de clientes de cartão de crédito, especificamente os que não possuem uma conta corrente em banco, podem trazer resultados positivos para as empresas que contam com processos ativos de conquista de clientes. Serão exploradas três técnicas de amplo reconhecimento na comunidade acadêmica : Regressão logística, Árvores de decisão, e Redes neurais. Será utilizado como objeto de estudo uma empresa do setor financeiro, especificamente nos seus processos de aquisição de clientes não correntistas para o produto cartão de crédito. Serão mostrados resultados da aplicação dos modelos para algumas campanhas passadas de venda de cartão de crédito não correntistas, para que seja possível verificar se o emprego de modelos estatísticos que discriminem os clientes potenciais mais propensos dos menos propensos à contratação podem se traduzir na obtenção de ganhos financeiros. Esses ganhos podem vir mediante redução dos custos de marketing abordando-se somente os clientes com maiores probabilidades de responderem positivamente à campanha. A fundamentação teórica se dará a partir da introdução dos conceitos do mercado de cartões de crédito, do canal telemarketing, de CRM, e das técnicas de data mining. O trabalho apresentará exemplos práticos de aplicação das técnicas mencionadas verificando os potenciais ganhos financeiros. Os resultados indicam que há grandes oportunidades para o emprego das técnicas de data mining nos processos de aquisição de clientes, possibilitando a racionalização da operação do ponto de vista de custos de aquisição.

Relevância:

40.00% 40.00%

Publicador:

Resumo:

Trata da aplicação de ferramentas de Data Mining e do conceito de Data Warehouse à coleta e análise de dados obtidos a partir das ações da Secretaria de Estado da Educação de São Paulo. A variável dependente considerada na análise é o resultado do rendimento das escolas estaduais obtido através das notas de avaliação do SARESP (prova realizada no estado de São Paulo). O data warehouse possui ainda dados operacionais e de ações já realizadas, possibilitando análise de influência nos resultados

Relevância:

40.00% 40.00%

Publicador:

Resumo:

EMAp - Escola de Matemática Aplicada

Relevância:

30.00% 30.00%

Publicador:

Resumo:

Purpose – This case study presents an impact assessment of Corporate Social Responsibility (CSR) programs of the TFM Company in order to understand how they contribute to the sustainable development of communities in areas in which they operate. Design/Methodology/Approach - Data for this study was collected using qualitative data methods that included semi-structured interviews and Focus Group Discussions most of them audio and video recorded. Documentary analysis and a field visit were also undertaken for the purpose of quality analysis of the CSR programs on the terrain. Data collected was analyzed using the Seven Questions to sustainability (7Qs) framework, an evaluation tool developed by the Mining, Minerals and Sustainable Development (MMSD) North America chapter. Content analysis method was on the other hand used to examine the interviews and FGDs of the study participants. Findings - Results shows that CSR programs of TFM SA do contribute to community development, as there have been notable changes in the communities’ living conditions. But whether they have contributed to sustainable development is not yet the case as programs that enhance the capacity of communities and other stakeholders to support these projects development beyond the implementation stage and the mines operation lifetime need to be considered and implemented. Originality/Value – In DRC, there is paucity of information of research studies that focus on impact assessment of CSR programs in general and specifically those of mining companies and their contribution to sustainable development of local communities. Many of the available studies cover issues of minerals and conflict or conflict minerals as mostly referred to. This study addressees this gap.