Using data mining with time series data in short-term stocks prediction

Data Mining (DM) methods are being increasingly used in prediction with time series data, in addition to traditional statistical approaches. This paper presents a literature review of the use of DM with time series data, focusing on short- time stocks prediction. This is an area that has been attracting a great deal of attention from researchers in the field. The main contribution of this paper is to provide an outline of the use of DM with time series data, using mainly examples related with short-term stocks prediction. This is important to a better understanding of the field. Some of the main trends and open issues will also be introduced.

gvSIG An Open Source GIS solution for the Android Platform

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Development of regional spatial data infrastructure (SDI) case study in hearth of Borneo

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

An Open Source BI Approach: Concept Proof Tracking Fleet

É possível assistir nos dias de hoje, a um processo tecnológico evolutivo acentuado por toda a parte do globo. No caso das empresas, quer as pequenas, médias ou de grandes dimensões, estão cada vez mais dependentes dos sistemas informatizados para realizar os seus processos de negócio, e consequentemente à geração de informação referente aos negócios e onde, muitas das vezes, os dados não têm qualquer relacionamento entre si. A maioria dos sistemas convencionais informáticos não são projetados para gerir e armazenar informações estratégicas, impossibilitando assim que esta sirva de apoio como recurso estratégico. Portanto, as decisões são tomadas com base na experiência dos administradores, quando poderiam serem baseadas em factos históricos armazenados pelos diversos sistemas. Genericamente, as organizações possuem muitos dados, mas na maioria dos casos extraem pouca informação, o que é um problema em termos de mercados competitivos. Como as organizações procuram evoluir e superar a concorrência nas tomadas de decisão, surge neste contexto o termo Business Intelligence(BI). A GisGeo Information Systems é uma empresa que desenvolve software baseado em SIG (sistemas de informação geográfica) recorrendo a uma filosofia de ferramentas open-source. O seu principal produto baseia-se na localização geográfica dos vários tipos de viaturas, na recolha de dados, e consequentemente a sua análise (quilómetros percorridos, duração de uma viagem entre dois pontos definidos, consumo de combustível, etc.). Neste âmbito surge o tema deste projeto que tem objetivo de dar uma perspetiva diferente aos dados existentes, cruzando os conceitos BI com o sistema implementado na empresa de acordo com a sua filosofia. Neste projeto são abordados alguns dos conceitos mais importantes adjacentes a BI como, por exemplo, modelo dimensional, data Warehouse, o processo ETL e OLAP, seguindo a metodologia de Ralph Kimball. São também estudadas algumas das principais ferramentas open-source existentes no mercado, assim como quais as suas vantagens/desvantagens relativamente entre elas. Em conclusão, é então apresentada a solução desenvolvida de acordo com os critérios enumerados pela empresa como prova de conceito da aplicabilidade da área Business Intelligence ao ramo de Sistemas de informação Geográfica (SIG), recorrendo a uma ferramenta open-source que suporte visualização dos dados através de dashboards.

Adaptation and Localization of Open Source ERPs - The case of Parties in OFBiz

O software tem vindo a tornar-se uma parte importante de qualquer empresa, cobrindo várias áreas funcionais, tais como manufaturação, vendas ou recursos humanos. O facto de uma empresa possuir um software capaz de ligar todas ou a maior parte das suas áreas funcionais e de acomodar as suas regras de negócio permite que estas tenham acesso a dados em tempo real nos quais se podem basear para tomar decisões. Estes tipos de software podem ser categorizados como Enterprise resource planning (ERP). Tendo em conta que estes tipos de software têm um papel importante dentro de uma empresa, a aquisição dos mesmos é algo que deve ser bem estudado. As grandes empresas normalmente optam pela aquisição de soluções comerciais uma vez que estas tendem a ter mais funcionalidades, maior suporte e certificações. Os ERPs comerciais representam, no entanto, um esforço elevado para que a sua compra possa ser feita, o que limita a possibilidade de aquisição dos mesmos por parte de pequenas ou médias empresas. No entanto, tal como acontece com a maior parte dos tipos de software, existem alternativas open-source. Se nos colocássemos na posição de uma pequena empresa, a tentar iniciar o seu negócio em Portugal, que tipo de ERP seria suficiente para os nossos requisitos? Teríamos que optar por comprar uma solução comercial, ou uma solução open-source seria suficiente? E se optássemos por desenvolver uma solução à medida? Esta tese irá responder a estas questões focando-se apenas num dos componentes base de qualquer ERP, a gestão de entidades. O componente de gestão de entidades é responsável por gerir todas as entidades com as quais a empresa interage abrangindo colaboradores, clientes, fornecedores, etc. A nível de funcionalidades será feita uma comparação entre um ERP comercial e um ERP open-source. Como os ERPs tendem a ser soluções muito genéricas é comum que estes não implementem todos os requisitos de um negócio em particular, como tal os ERPs precisam de ser extensíveis e adaptáveis. Para perceber até que ponto a solução open-source é extensível será feita uma análise técnica ao seu código fonte e será feita uma implementação parcial de um gerador de ficheiros de auditoria requerido pela lei Portuguesa, o SAF-T (PT). Ao estudar e adaptar a solução open-source podemos especificar o que teria que ser desenvolvido para podermos criar uma solução à medida de raiz.

Open innovation and social network analysis

The present article is based on the report for the Doctoral Conference of the PhD programme in Technology Assessment, held at FCT-UNL Campus, Monte de Caparica, July 9th, 2012. The PhD thesis has the supervision of Prof. Cristina Sousa (ISCTE-IUL), and co-supervision of Prof. José Cardoso e Cunha (FCT-UNL).

Effect of European Sovereign debt crisis on banks’ stock market performances: application to Portuguese data

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and Economics

Coherent structures in open channel flows with bed load transport over an hydraulically rough bed

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil – Perfil de Estruturas

Bank capital and stock performance around the subprime lending risis

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and Economics

Evaluation and optimization of a session-based middleware for data management

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Implementação de uma solução open source de Business Intelligence com metodologia Ágil

A importância dos sistemas de data warehousing e business intelligence é cada vez mais pronunciada, no sentido de dotar as organizações com a capacidade de guardar, explorar e produzir informação de valor acrescido para os seus processos de tomada de decisão. Esta realidade é claramente aplicável aos sectores da administração pública portuguesa e, muito em particular, aos organismos com responsabilidades centrais no Ministério da Saúde. No caso dos Serviços Partilhados do Ministério da Saúde (SPMS), que tem como missão prover o SNS de sistemas centrais de business intelligence, o apelo dos seus clientes, para que possam contar com capacidades analíticas nos seus sistemas centrais, tem sido sentido de forma muito acentuada. Todavia, é notório que, tanto os custos, como a complexidade, de grande parte destes projetos têm representado uma séria ameaça à sua adoção e sucesso. Por um lado, a administração pública tem recebido um forte encorajamento para integrar e adotar soluções de natureza open source (modelo de licenciamento gratuito), para os seus projetos de sistemas de informação. Por outro lado, temos vindo a assistir a uma vaga de aceitação generalizada de novas metodologias de desenvolvimento de projetos informáticos, nomeadamente no que diz respeito às metodologias Agéis, que se assumem como mais flexíveis, menos formais e com maior grau de sucesso. No sentido de averiguar da aplicabilidade do open source e das metodologias Ágeis aos sistemas de business intelligence, este trabalho documenta a implementação de um projeto organizacional para a SPMS, com recurso a ferramentas open source de licenciamento gratuito e através de uma metodologia de desenvolvimento de natureza Ágil.

SDAR: a package for plotting and analyzing stratigraphy data in R

Stratigraphic Columns (SC) are the most useful and common ways to represent the eld descriptions (e.g., grain size, thickness of rock packages, and fossil and lithological components) of rock sequences and well logs. In these representations the width of SC vary according to the grain size (i.e., the wider the strata, the coarser the rocks (Miall 1990; Tucker 2011)), and the thickness of each layer is represented at the vertical axis of the diagram. Typically these representations are drawn 'manually' using vector graphic editors (e.g., Adobe Illustrator®, CorelDRAW®, Inskape). Nowadays there are various software which automatically plot SCs, but there are not versatile open-source tools and it is very di cult to both store and analyse stratigraphic information. This document presents Stratigraphic Data Analysis in R (SDAR), an analytical package1 designed for both plotting and facilitate the analysis of Stratigraphic Data in R (R Core Team 2014). SDAR, uses simple stratigraphic data and takes advantage of the exible plotting tools available in R to produce detailed SCs. The main bene ts of SDAR are: (i) used to generate accurate and complete SC plot including multiple features (e.g., sedimentary structures, samples, fossil content, color, structural data, contacts between beds), (ii) developed in a free software environment for statistical computing and graphics, (iii) run on a wide variety of platforms (i.e., UNIX, Windows, and MacOS), (iv) both plotting and analysing functions can be executed directly on R's command-line interface (CLI), consequently this feature enables users to integrate SDAR's functions with several others add-on packages available for R from The Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Using customer lifetime value to improve the prediction of bank deposit subscription in telemarketing campaigns

Customer lifetime value (LTV) enables using client characteristics, such as recency, frequency and monetary (RFM) value, to describe the value of a client through time in terms of profitability. We present the concept of LTV applied to telemarketing for improving the return-on-investment, using a recent (from 2008 to 2013) and real case study of bank campaigns to sell long- term deposits. The goal was to benefit from past contacts history to extract additional knowledge. A total of twelve LTV input variables were tested, un- der a forward selection method and using a realistic rolling windows scheme, highlighting the validity of five new LTV features. The results achieved by our LTV data-driven approach using neural networks allowed an improvement up to 4 pp in the Lift cumulative curve for targeting the deposit subscribers when compared with a baseline model (with no history data). Explanatory knowledge was also extracted from the proposed model, revealing two highly relevant LTV features, the last result of the previous campaign to sell the same product and the frequency of past client successes. The obtained results are particularly valuable for contact center companies, which can improve pre- dictive performance without even having to ask for more information to the companies they serve.

OpenAIRE guidelines: supporting interoperability for Data Archives

OpenAIRE supports the European Commission Open Access policy by providing an infrastructure for researchers to comply with the European Union Open Access mandate. The current OpenAIRE infrastructure and services, resulting from OpenAIRE and OpenAIREplus FP7 projects, builds on Open Access research results from a wide range of repositories and other data sources: institutional or thematic publication repositories, Open Access journals, data repositories, Current Research Information Systems and aggregators. (...)

Influence of Jitter on Reliable Multicast Data Transmission Rate in Terms of CDN Networks

This paper devotes to evaluation of performance bottlenecks and algorithm deficiencies in the area of contemporary reliable multicast networking. Hereby, the impact of packet delay jitter on the end-to-end performance of multicast IP data transport is investigated. A series of tests with two most significant open-source implementations of reliable multicast is performed and analyzed. These are: UDP-based File Transfer Protocol (UFTP) and NACK-oriented Reliable multicast (NORM). Tests were targeted to simulate scenario of content distribution in WAN – sized Content Delivery Networks (CDN). Then, results were grouped and averaged, by round trip time and packet losses. This enabled us to see jitter influence independently on round trip time(RTT) and packet loss rates. Revealed jitter influence for different network conditions. Confirmed, that appearance of even small jitter causes significant data rate reduction.