Modelagem preditiva para identificação da probabilidade de reativação de revendedores em multinacional do setor cosmético
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| Data de Publicação: | 2021 |
| Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28039 |
Resumo: | Door to door salesmen are one of the most efficient ways that cosmetic companies have found to spread their products, however, finding, retaining and reactivating salespeople só that they continue to sell is still a challenge. Throughout this work, machine learning models were built in Python language, based on three types of algorithms, in order to be able to predict with greater certainty who are the representatives who really have a chance to continue reselling cosmetic products even after some time without new orders. |
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Modelagem preditiva para identificação da probabilidade de reativação de revendedores em multinacional do setor cosméticoPredictive model to identify the probability of reactivation of door to door salesperson in multinational cosmetic industryPython (Linguagem de programação de computador)CosméticosVendas - PrevisãoVendedores - AnálisePython (Computer program language)CosmeticsSales - ForecastingSales personnel - AnalysisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODoor to door salesmen are one of the most efficient ways that cosmetic companies have found to spread their products, however, finding, retaining and reactivating salespeople só that they continue to sell is still a challenge. Throughout this work, machine learning models were built in Python language, based on three types of algorithms, in order to be able to predict with greater certainty who are the representatives who really have a chance to continue reselling cosmetic products even after some time without new orders.Os representantes comerciais de produtos cosméticos são uma das formas mais eficientes que as empresas do ramo encontraram para difundirem seus produtos, contudo, encontrar, reter e reativar revendedores para que continuem vendendo ainda é um desafio. Ao longo deste trabalho foram construídos modelos de machine learning em linguagem Python, baseado em três tipos de algoritmos, para se prever com maior segurança quem são os representantes que realmente tem chance de continuar revendendo produtos de cosméticos mesmo após algum tempo sem novos pedidos.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaBrasilCiência de Dados e suas AplicaçõesUTFPRLima, Matheus Garibalde Soares deLima, Matheus Garibalde Soares deBerardi, Rita Cristina GalarragaRosa, Marcelo de OliveiraMachado, Raissa Pavan2022-04-14T14:56:55Z2022-04-14T14:56:55Z2021-01-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMACHADO, Raissa Pavan. Modelagem preditiva para identificação da probabilidade de reativação de revendedores em multinacional do setor cosmético. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28039porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2022-04-15T06:07:44Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/28039Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2022-04-15T06:07:44Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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