Aplicação de métodos de inteligência artificial em inteligência de negócios.
O objetivo desta dissertação é combinar métodos de redes neurais artificiais e árvores de decisão para prospecção de padrões de classificação de clientes, como parte de um processo interativo de descobrimento e análise de regularidades, regras e associações em uma base de dados proveniente de proces...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2001 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-13092024-080026 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-13092024-080026/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial intelligence Business Inteligência artificial Negócios Neural networks Redes neurais |
| Sumario: | O objetivo desta dissertação é combinar métodos de redes neurais artificiais e árvores de decisão para prospecção de padrões de classificação de clientes, como parte de um processo interativo de descobrimento e análise de regularidades, regras e associações em uma base de dados proveniente de processos empresariais de vendas de uma empresa que atua no setor químico e fabrica produtos de consumo como cosméticos e produtos de beleza. Como resultado dessa combinação de métodos de inteligência artificial, espera-se maximizar as vantagens de ambos métodos em um modelo denominado de Neural Tree Network (NTN), empregado como ferramenta de Inteligência de Negócios (BI) em atividades de exploração de dados (Data Mining) para Gerenciamento de Relações com Clientes (CRM). O modelo da NTN, elaborado nesta dissertação, combina dois algoritmos consagrados na literatura: a rede neural artificial SOM (Self-Organizing Map) com o classificador em formato de árvore C4.5. As classificações de clientes obtidas por meio do algoritmo SOM foram utilizadas para construção de árvores de decisão, cujos resultados quantitativos e qualitativos permitiram inferir um significado para estas classificações dentro do contexto do processo de negócios de venda avaliado. |
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