Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Mariscal, Claudia Francesca Suarez |
| Orientador(a): |
Cordeiro, Weverton Luis da Costa |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Palavras-chave em Inglês: |
|
| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/276540
|
Resumo: |
A análise de dados no E-commerce por meio de ciência de dados tem sido positiva para fornecer informações valiosas que podem gerar insights significativos para melhorar a estratégia de negócio. No entanto, é necessário garantir o correto tratamento dos dados em relação ao tipo de informação (dados pessoais) e a quantidade de dados que são empregados. Esta dissertação apresenta dois propostas para aplicar a ciência de dados na analise do comportamento de compra do usuário, uma delas por meio redes recurrentes e uma outra por meio de sistemas de recomendações baseados em grafo de conhecimento. As duas são focadas em garantir o correto tratamento dos dados respeitando aquelas legislações que garantem a privacidade de informações pessoais, como são a Lei de Proteção Geral de Dados Pessoais (LGPD) e o General Data Protection Regulation (GDPR). As duas propostas seguiram os passos da ciência de dados, desde a eleição do dataset até a avaliação dos resultados. A partir dos resultados, constatou-se que é importante efetuar as etapas de ciência de dados de forma ordenada e completa para garantir bons resultados. Ademais, o uso da ciência de dados na área de E-commerce é promissora, mas, o cientista de dados deve garantir o tratamento responsável dos dados, e sua ética deve prevalecer nas decisões ao realizar diversas análises. |
