Estudo de caso utilizando a linguagem Python na Análise dos dados de vendas em uma loja de materiais de construção
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| Publication Date: | 2024 |
| Format: | Bachelor thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositório Institucional do IFAM (Repositório Institucional do Instituto Federal do Amazonas) |
| Download full: | http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1506 |
Summary: | This paper explores essential strategies in inventory management, highlighting cross-selling, the use of Big Data tools, and effective inventory control practices. Initially, we address the relevance of cross-selling as a strategy that goes beyond increasing sales, providing a personalized experience to the customer. We discuss the positive influence of Big Data tools on data analysis and demand forecasting, emphasizing their contribution to improving operational efficiency, especially using Python programming. The discipline of inventory control is examined, focusing on its importance in cost optimization and maintaining the balance between supply and demand. By exploring the practical application of these concepts, we highlight the importance of demand forecasting and efficient inventory layout for cross-selling strategies. We conclude by recognizing that data analysis is the central element of these practices, providing crucial insights for informed decisions and continuous improvements. |
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Estudo de caso utilizando a linguagem Python na Análise dos dados de vendas em uma loja de materiais de construçãoGestão de estoquesCross SellingBig dataControle de estoquePrevisão de demandaEficiência operacionalCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOSThis paper explores essential strategies in inventory management, highlighting cross-selling, the use of Big Data tools, and effective inventory control practices. Initially, we address the relevance of cross-selling as a strategy that goes beyond increasing sales, providing a personalized experience to the customer. We discuss the positive influence of Big Data tools on data analysis and demand forecasting, emphasizing their contribution to improving operational efficiency, especially using Python programming. The discipline of inventory control is examined, focusing on its importance in cost optimization and maintaining the balance between supply and demand. By exploring the practical application of these concepts, we highlight the importance of demand forecasting and efficient inventory layout for cross-selling strategies. We conclude by recognizing that data analysis is the central element of these practices, providing crucial insights for informed decisions and continuous improvements.Este trabalho explora estratégias essenciais na gestão de estoques, destacando o cross selling, a utilização de ferramentas de Big Data e práticas eficazes de controle de estoques. Inicialmente, abordamos a relevância do cross selling como uma estratégia que vai além do aumento de vendas, proporcionando uma experiência personalizada ao cliente. Discutimos a influência positiva das ferramentas de Big Data na análise de dados e previsão de demanda, ressaltando sua contribuição para aprimorar a eficiência operacional, especialmente utilizando programação Python.A disciplina do controle de estoques é examinada, enfocando sua importância na otimização de custos e na manutenção do equilíbrio entre oferta e demanda. Ao explorar a aplicação prática desses conceitos, destacamos a importância da previsão de demanda e do layout eficiente de estoques para estratégias de cross selling. Concluímos reconhecendo que a análise de dados é o elemento central dessas práticas, fornecendo insights cruciais para decisões informadas e melhorias contínuas.BrasilCampus Manaus DistritoInstituto Federal do AmazonasIFAMTecnologia em LogísticaInstituto Federal do AmazonasIFAMTecnologia em LogísticaInstituto Federal do AmazonasIFAMTecnologia em Logísticasilva, Jefferson Fernando dahttp://lattes.cnpq.br/0925609562506809Silva, Jefferson Fernando dahttp://lattes.cnpq.br/0925609562506809Bacovís, Márcia Maria CostaSilva, Marcos Carneiro dahttp://lattes.cnpq.br/0682962508867807Aquino, Geliel de Oliveira2024-09-19T18:09:09Z2024-09-192024-09-19T18:09:09Z2024-04-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAquino, Geliel de Oliveira. 27f. 2024. Estudo de caso utilizando a linguagem Python na Análise dos dados de vendas em uma loja de materiais de construção: uma visão sobre cross selling. Monografia ( Tecnologia em logística) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas, Manaus, 2024.http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1506porBRUNO, Danver Messias. Aplicação e impacto da curva ABC no layout do estoque de uma mercearia na cidade de Matão-SP. 2021. DA SILVA, Tayná Arruda Câmara; GUEDES, Luiz Affonso. Uma Abordagem para Geração e Visualização de Regras de Associação de Acesso a Conteúdos de Portal de Notícias. 2023. FERREIRA, Arthur et al. Um estudo sobre previsão da demanda de encomendas utilizando uma rede neural artificial. In: Blucher Marine Engineering Proceedings, v. 2, n. 1, p. 353-364, 2016. GARCIA, Eduardo et al. Gestão de estoques: otimizando a logística e a cadeia de suprimentos. Editora E-papers, 2006. KOTLER, Philip. Administração de Marketing. 10ª Edição, 7ª reimpressão. Pearson Prentice Hall, 2000. LOPES, Gesiel Rios et al. Introdução à análise exploratória de dados com Python. In: Minicursos ERCAS ENUCMPI, v. 2019, p. 160-176, 2019. NOGUEIRA, Anabela Maria Teixeira. Cross-Selling na Banca de Retalho - Caso de Estudo. 2014. SILVA, Bráulio Wilker. Gestão de estoques: planejamento, execução e controle. BWS CONSULTORIA, 2020. SILVESTRE, António. Análise de dados e estatística descritiva. Escolar Editora, 2007. GIL, Antonio Carlos; VERGARA, Sylvia Constant. Tipo de pesquisa. Universidade Federal de Pelotas. Rio Grande do Sul, p. 31, 2015. VERGARA, Sylvia Constant. Tipos de pesquisa em administração. 1990. DE OLIVEIRA, Maxwell Ferreira. Metodologia científica: um manual para a realização de pesquisas em Administração. Universidade Federal de Goiás. Catalão–GO, 2011. HABRYN, Francois; KUNZE VON BISCHHOFFSHAUSE, Johannes; SATZGER, Gerhard. A business intelligence solution for assessing customer interaction, crossselling, and customization in a customer intimacy context. 2012. 30 SANTOS, João. No Crescimento Das Empresas (Cross-Selling). Available at SSRN 2794457, 2016. CAMACHO, Pedro André Freitas. Sistema de Recomendação em Real-Time para Reserva de transfers. 2020. Tese de Doutorado. ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa (Portugal)info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do IFAM (Repositório Institucional do Instituto Federal do Amazonas)instname:Instituto Federal do Amazonas (IFAM)instacron:IFAM2024-09-19T18:09:09Zoai:localhost:4321/1506Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ifam.edu.br/oai/requestcgeb@ifam.edu.bropendoar:2024-09-19T18:09:09Repositório Institucional do IFAM (Repositório Institucional do Instituto Federal do Amazonas) - Instituto Federal do Amazonas (IFAM)false |
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This paper explores essential strategies in inventory management, highlighting cross-selling, the use of Big Data tools, and effective inventory control practices. Initially, we address the relevance of cross-selling as a strategy that goes beyond increasing sales, providing a personalized experience to the customer. We discuss the positive influence of Big Data tools on data analysis and demand forecasting, emphasizing their contribution to improving operational efficiency, especially using Python programming. The discipline of inventory control is examined, focusing on its importance in cost optimization and maintaining the balance between supply and demand. By exploring the practical application of these concepts, we highlight the importance of demand forecasting and efficient inventory layout for cross-selling strategies. We conclude by recognizing that data analysis is the central element of these practices, providing crucial insights for informed decisions and continuous improvements. |
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