412 resultados para Segmentação Psicográfica
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Geografia - FCT
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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The consumption of snack bars is based especially on the demand for practical and nutritious food. Coffee is highlighted for being appreciated and consumed worldwide, presenting elevated antioxidant activity, in addition to peculiar sensorial attributes. Therefore, it has great potential for use in many formulations. However, the success in the acceptance of a new product also derives from adequate marketing strategies. In this context, the present study aimed at evaluating the feasibility of introducing to the market a snack bar added with coffee, by means of sensorial acceptance and purchase intent of the consumers, in addition to identifying the best concept and the possible market segments. This work was a qualitative, by means of a focus group (content analysis), and quantitative research, by means of sensorial analysis and structures questionnaires (descriptive – frequency distribution, arithmetic mean, crosstabs and t test – and multivariate – cluster and discriminate analysis - statistical techniques). With the results, we showed that the main aspects considered by the consumers regarding the snack bar added with coffee. According to the qualitative evaluation, the consumer prefers packaging with matte colors ranging in the tones related to the coffee grain. The analysis of the quantitative data allows us to infer that the evaluations of the product regarding overall impression, purchase intent, preference and expectation before and after consuming the product are better for packaging containing the information “special coffee flavor – 100% arabic”. Regarding market segment, it was possible to conclude that, of the three extracted groups, the group of “healthy and conscious consumers” was the segment with higher potential for exploitation regarding purchase and consumption of the snack bar added with coffee.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)