ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.26/30199 |
Resumo: | Este estudo pretende apresentar um modelo para prever o abandono dos clientes num ginásio, baseado em dados existentes no software de gestão Health Center. As variáveis selecionadas, identificadas de acordo com a sua relevância em estudos realizados e disponibilidade de dados, foram: idade, género, tempo de inscrição, média de visitas mensais, faturação realizada ao cliente, número de aulas frequentadas e distância a percorrer para chegar ao clube. O número de clientes utilizados para a previsão de abandono foram de 810, através da utilização de um algoritmo de Machine Learning Two-class logistic regression para a classificação. A aproximação realizada permitiu prever com uma exatidão de 83% se o cliente abandonava ou ficava no ginásio. Os resultados obtidos sugerem que pode ser vantajoso a utilização da aproximação realizada para prever o abandono e explorar medidas adicionais para contrariar o abandono de clientes em risco. |
id |
RCAP_b3b54f63a54cc5fca6b1347c59809f3c |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:comum.rcaap.pt:10400.26/30199 |
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 |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIOGestão do desportoMachine LearningPrevisão de abandonoEste estudo pretende apresentar um modelo para prever o abandono dos clientes num ginásio, baseado em dados existentes no software de gestão Health Center. As variáveis selecionadas, identificadas de acordo com a sua relevância em estudos realizados e disponibilidade de dados, foram: idade, género, tempo de inscrição, média de visitas mensais, faturação realizada ao cliente, número de aulas frequentadas e distância a percorrer para chegar ao clube. O número de clientes utilizados para a previsão de abandono foram de 810, através da utilização de um algoritmo de Machine Learning Two-class logistic regression para a classificação. A aproximação realizada permitiu prever com uma exatidão de 83% se o cliente abandonava ou ficava no ginásio. Os resultados obtidos sugerem que pode ser vantajoso a utilização da aproximação realizada para prever o abandono e explorar medidas adicionais para contrariar o abandono de clientes em risco.Repositório ComumSobreiro, PedroSantos, Abel2019-11-18T20:54:48Z20172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.26/30199porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-05-05T14:38:45Zoai:comum.rcaap.pt:10400.26/30199Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T07:02:21.665905Repositórios 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 |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
title |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
spellingShingle |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO Sobreiro, Pedro Gestão do desporto Machine Learning Previsão de abandono |
title_short |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
title_full |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
title_fullStr |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
title_full_unstemmed |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
title_sort |
ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO |
author |
Sobreiro, Pedro |
author_facet |
Sobreiro, Pedro Santos, Abel |
author_role |
author |
author2 |
Santos, Abel |
author2_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Repositório Comum |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Sobreiro, Pedro Santos, Abel |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Gestão do desporto Machine Learning Previsão de abandono |
topic |
Gestão do desporto Machine Learning Previsão de abandono |
description |
Este estudo pretende apresentar um modelo para prever o abandono dos clientes num ginásio, baseado em dados existentes no software de gestão Health Center. As variáveis selecionadas, identificadas de acordo com a sua relevância em estudos realizados e disponibilidade de dados, foram: idade, género, tempo de inscrição, média de visitas mensais, faturação realizada ao cliente, número de aulas frequentadas e distância a percorrer para chegar ao clube. O número de clientes utilizados para a previsão de abandono foram de 810, através da utilização de um algoritmo de Machine Learning Two-class logistic regression para a classificação. A aproximação realizada permitiu prever com uma exatidão de 83% se o cliente abandonava ou ficava no ginásio. Os resultados obtidos sugerem que pode ser vantajoso a utilização da aproximação realizada para prever o abandono e explorar medidas adicionais para contrariar o abandono de clientes em risco. |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017 2017-01-01T00:00:00Z 2019-11-18T20:54:48Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10400.26/30199 |
url |
http://hdl.handle.net/10400.26/30199 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
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_ |
1833602867497271296 |