Explorando padrões de empréstimos na Biblioteca Universitária Zila Mamede: um estudo de caso com perspectiva preditiva

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Paiva, Iuri Cabral
Orientador(a): Araújo, Daniel Sabino Amorim de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58116
Resumo: A biblioteca universitária, ao longo dos anos, consolidou-se como uma instituição fundamental dentro das universidades, desempenhando um papel crucial no apoio ao processo de ensino-aprendizagem, pesquisa e extensão universitária. Um dos aspectos mais significativos dessa instituição é a concessão de empréstimos de materiais informacionais, especialmente de livros, aos seus usuários. Compreender o perfil dos usuários que realizam esses empréstimos e contextualizar suas necessidades é essencial para o planejamento eficaz e a gestão otimizada dos recursos das bibliotecas. Deste modo, este trabalho se propõe a investigar a dinâmica dos empréstimos de livros do acervo circulante da Biblioteca Central Zila Mamede (BCZM), visando antecipar as demandas dos usuários por meio da análise de dados históricos de empréstimos. Inicialmente, foi realizada a Análise Exploratória dos Dados para compreender aspectos relevantes da interação entre os discentes e a biblioteca, utilizando dados de empréstimos e informações associadas à vida acadêmica dos estudantes. Oagrupamento, realizada através dos algoritmos de K-Médias e Agrupamento Hierárquica, permitiu a identificação de perfis distintos de usuários da biblioteca, enriquecendo a compreensão sobre seus usuários. Finalmente, como estudo de caso, foram empregados os modelos Random Forest e SARIMA na predição de empréstimos de livros da área de Matemática e Ciências Naturais para o ano de 2019, utilizando dados consolidados de forma semanal e mensal. Os resultados obtidos indicam que os discentes que utilizam os serviços de empréstimo tendem a apresentar maior taxa de conclusão acadêmica e menor incidência de trancamentos e cancelamentos de matrícula. Quanto aos modelos de predição, tanto o SARIMA quanto o Random Forest demonstraram ser promissores na identificação de padrões de tendência nos empréstimos, destacando sua aplicabilidade para a Biblioteca Central Zila Mamede. Portanto, este estudo não apenas contribui para a compreensão mais aprofundada da dinâmica dos empréstimos de livros, mas também fornece subsídios valiosos para que a biblioteca possa antecipar-se às necessidades dos usuários de maneira proativa, melhorando assim a eficácia de suas operações.