Uma solução de mineração de dados para concessão de cupons de descontos em comércio eletrônico: um estudo de caso
Este artigo pretende responder seguinte pergunta de pesquisa: ``como construir uma solução eficiente de mineração de dados para um sistema de cupom de desconto?''. Assim, neste artigo é proposto uma solução de mineração de dados para responder a essa pergunta. A solução é constituída por q...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade de Passo Fundo (UPF)
2019-09-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Computação Aplicada |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9077 |
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|---|---|
| author | Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto Ricardo Argenton Ramos Cleidson Drummond da Silva |
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| author_sort | Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto |
| collection | DOAJ |
| description | Este artigo pretende responder seguinte pergunta de pesquisa: ``como construir uma solução eficiente de mineração de dados para um sistema de cupom de desconto?''. Assim, neste artigo é proposto uma solução de mineração de dados para responder a essa pergunta. A solução é constituída por quatro componentes: 1) uso da técnica Random Forest como classificador, 2) tratamento dos valores ausentes, 3) enriquecimento da base de dados através da construção de novas variáveis e 4) uso do método de \textit{Kolmogorov Smirnov} para a escolha do ponto de corte para tomada de decisão. Um estudo experimental foi realizado para validar a eficiência da solução proposta. Os resultados mostraram a adequação do método ao problema e que a estratégia de aquisição de conhecimento proposta aumentou o poder preditivo. Por fim, os resultados mostraram que a estratégia de tratamento de valores ausentes possui influência no poder discriminatório da solução. A contribuição deste estudo é um direcionamento para construção de soluções de mineração de dados em web-shop, dando diretivas sobre qual método de mineração de dados utilizar, qual a melhor estratégia para tratamento de valores ausentes, como melhorar o poder preditivo através da aquisição de conhecimento e ainda como escolher o melhor ponto de corte. |
| first_indexed | 2024-12-10T22:28:32Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2176-6649 |
| language | English |
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| publishDate | 2019-09-01 |
| publisher | Universidade de Passo Fundo (UPF) |
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| series | Revista Brasileira de Computação Aplicada |
| spelling | doaj.art-e9bfa3aee33940839cce86c7a72f3bbd2022-12-22T01:31:06ZengUniversidade de Passo Fundo (UPF)Revista Brasileira de Computação Aplicada2176-66492019-09-0111312213210.5335/rbca.v11i3.90779077Uma solução de mineração de dados para concessão de cupons de descontos em comércio eletrônico: um estudo de casoRosalvo Ferreira de Oliveira Neto0Ricardo Argenton Ramos1Cleidson Drummond da Silva2UnivasfUnivasfUnivasfEste artigo pretende responder seguinte pergunta de pesquisa: ``como construir uma solução eficiente de mineração de dados para um sistema de cupom de desconto?''. Assim, neste artigo é proposto uma solução de mineração de dados para responder a essa pergunta. A solução é constituída por quatro componentes: 1) uso da técnica Random Forest como classificador, 2) tratamento dos valores ausentes, 3) enriquecimento da base de dados através da construção de novas variáveis e 4) uso do método de \textit{Kolmogorov Smirnov} para a escolha do ponto de corte para tomada de decisão. Um estudo experimental foi realizado para validar a eficiência da solução proposta. Os resultados mostraram a adequação do método ao problema e que a estratégia de aquisição de conhecimento proposta aumentou o poder preditivo. Por fim, os resultados mostraram que a estratégia de tratamento de valores ausentes possui influência no poder discriminatório da solução. A contribuição deste estudo é um direcionamento para construção de soluções de mineração de dados em web-shop, dando diretivas sobre qual método de mineração de dados utilizar, qual a melhor estratégia para tratamento de valores ausentes, como melhorar o poder preditivo através da aquisição de conhecimento e ainda como escolher o melhor ponto de corte.http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9077mineração de dadoscomércio eletrônicovalores ausentesrandom forestkolmogorov smirnov |
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