Leandro da Silva Carvalho

Título



Mineração de Dados Aplicada ao Entendimento do Comportamento do Consumidor para dar Suporte ao Processo de Tomada de Decisões

Orientador(es)



Nelson Francisco Favilla Ebecken

Resumo



Este trabalho descreve uma metodologia de mineração de dados para extrair padrões de forma automática e adaptativa e interagir com os clientes considerando as suas próprias características pessoais. Foi utilizada uma base de dados de um sistema de comércio eletrônico contendo uma grande quantidade de clientes não ativos. Identificaram-se os atributos que diferenciam um cliente ativo de outro não ativo através da aplicação do método de segmentação de dados K-means. Foram analisadas as relações de compra entre os produtos e seus respectivos clientes através do método de regras de associação com o uso do algoritmo Apriori. O estudo desenvolveu dois modelos de classificadores, feitos a partir do método de árvore de decisão, com o objetivo de inferir o tipo de cliente e o valor do pedido a ser realizado a partir dos atributos pessoais de um novo cliente. Ao final é mostrado como utilizar a mineração de dados para gerar o conhecimento que dará o suporte necessário ao processo de tomada de decisão pelos estrategistas de negócio, possibilitando desta forma uma entrega de valor ao consumidor final.

Abstract



This paper describes a data mining methodology to extract patterns with an automatic and adaptive way to interact with customers based on their own personal characteristics. An e-commerce database with a large number of inactive customers was used. It was identified the attributes that distinguish an active client from an inactive one using K-means data segmentation method. The relationship between products purchase and their customers was analyzed through the association rules using Apriori algorithm. The study developed two model's classifiers, by decision tree method, in order to deduce the type of customer and the value of the request by the personal attributes of a new customer. At the end is shown how to use data mining to generate knowledge that will provide the necessary support to the decision-making by business strategy, thus allowing value delivery to the final consumer.

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