Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente

Bibliographic Details
Main Author: Ramos, Rui Jorge Soares
Publication Date: 2024
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10362/174673
Summary: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business Analytics
id RCAP_2f40282948b6f74ff233eec6ebb6ea0f
oai_identifier_str oai:run.unl.pt:10362/174673
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository_id_str https://opendoar.ac.uk/repository/7160
spelling Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio InteligenteAprendizagem AutomáticaVendasPrevisãoSéries TemporaisIndústriaDistribuiçãoAnálise PreditivaGestão ComercialProdução IndustrialNegócio InteligenteAplicação AnalíticaSDG 4 - Quality educationSDG 8 - Decent work and economic growthSDG 9 - Industry, innovation and infrastructureSDG 17 - Partnerships for the goalsDomínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da InformaçãoDissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsEste estudo tem como objetivo a análise continua do negócio e a respetiva previsão futura, utilizando como base uma marca fabricante de produtos para a indústria em geral. O resultado obtido é uma aplicação de análise e previsão adaptativa de vendas, que recorre aos padrões sazonais e a fatores externos influenciadores dos resultados comerciais nos principais departamentos. Os modelos de previsão são implementados em Python 3.0 e os de análise descritiva em Power BI. A componente de multiuso, seguindo a evolução da terceira vaga de “Self-Service BI”, é uma ferramenta baseada numa arquitetura de Negócio Inteligente. Seguindo esta premissa, foi desenhado um modelo dimensional, que permite a análise descritiva do negócio. A aplicação em Power BI tem como objetivo principal suportar as necessidades analíticas de um gestor de grandes contas em determinado território. A previsão avançada adaptativa de vendas é direcionada para a tomada de decisão estratégica. A Perspetiva é possibilitar uma análise histórica e detalhada que facilite a tomada de decisões comerciais, e melhore a estratégia de marketing e a operacionalidade nos processos de negociação, recorrendo a uma análise de negócio contínua e inteligente. Existe um conhecimento prévio do contexto dos vários departamentos, negócios, e mercados onde estes produtos são consumidos. Para as previsões são considerados fenómenos de caracter Interno, como a sazonalidade das vendas derivada de campanhas, variações de preços, entre outros. Para complementar e enriquecer a análise preditiva,são consideradas variáveis externas que têm uma forte influência na atividade Industrial, recorrendo a indicadores sectoriais qualitativos da Indústria, Indicadores de preço das matérias-primas e de transporte de mercadorias, com a perspetiva empírica da sua importância como preditores. O estudo ambiciona promover a mudança de mentalidades, demonstrando que, utilizando ferramentas de análise avançada, é possível melhorar significativamente a visão do negócio e a tomada de decisões. As grandes organizações possuem abundância de dados, mas habitualmente não são usados de forma efetiva devido à sua elevada dispersão e à resistência na adaptação a novas tecnologias e ao conhecimento necessário para utilizar os dados com propósito, usando os métodos adequados.Damásio, Bruno Miguel PintoRUNRamos, Rui Jorge Soares2024-10-302026-10-30T00:00:00Z2024-10-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/174673TID:203776496enginfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-01-13T01:41:31Zoai:run.unl.pt:10362/174673Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T19:12:55.097944Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
dc.title.none.fl_str_mv Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
title Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
spellingShingle Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
Ramos, Rui Jorge Soares
Aprendizagem Automática
Vendas
Previsão
Séries Temporais
Indústria
Distribuição
Análise Preditiva
Gestão Comercial
Produção Industrial
Negócio Inteligente
Aplicação Analítica
SDG 4 - Quality education
SDG 8 - Decent work and economic growth
SDG 9 - Industry, innovation and infrastructure
SDG 17 - Partnerships for the goals
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
title_short Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
title_full Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
title_fullStr Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
title_full_unstemmed Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
title_sort Análise e Previsão Adaptativa de Vendas na Indústria: Uma Abordagem de Negócio Inteligente
author Ramos, Rui Jorge Soares
author_facet Ramos, Rui Jorge Soares
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Damásio, Bruno Miguel Pinto
RUN
dc.contributor.author.fl_str_mv Ramos, Rui Jorge Soares
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizagem Automática
Vendas
Previsão
Séries Temporais
Indústria
Distribuição
Análise Preditiva
Gestão Comercial
Produção Industrial
Negócio Inteligente
Aplicação Analítica
SDG 4 - Quality education
SDG 8 - Decent work and economic growth
SDG 9 - Industry, innovation and infrastructure
SDG 17 - Partnerships for the goals
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
topic Aprendizagem Automática
Vendas
Previsão
Séries Temporais
Indústria
Distribuição
Análise Preditiva
Gestão Comercial
Produção Industrial
Negócio Inteligente
Aplicação Analítica
SDG 4 - Quality education
SDG 8 - Decent work and economic growth
SDG 9 - Industry, innovation and infrastructure
SDG 17 - Partnerships for the goals
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
description Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business Analytics
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-10-30
2024-10-30T00:00:00Z
2026-10-30T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10362/174673
TID:203776496
url http://hdl.handle.net/10362/174673
identifier_str_mv TID:203776496
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
eu_rights_str_mv embargoedAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron:RCAAP
instname_str FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
collection Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository.name.fl_str_mv Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
repository.mail.fl_str_mv info@rcaap.pt
_version_ 1833597947307098112

Similar Items