Computação Aplicada (Mestrado Profissional) - Dissertações - FCI Higienópolis
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- DissertaçãoFerramenta de análise de dados com base nas dimensões de qualidadeRosa Filho, Paulo Fernando (2024-02-21)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
A qualidade dos dados digitais impactam diretamente na qualidade da informação produzida por sua análise. Embora seja um tema importante, não recebe o seu devido foco nas discussões que rondam tecnologias dependentes de bases de dados, como modelos preditivos e generativos, que estão cada vez mais integrados ao cotidiano da sociedade, sendo que a qualidade da informação gerada ou prevista por estes é diretamente relacionada a qualidade dos dados de entrada utilizados em seu treinamento. A qualidade de dados tem seu papel importante também no contexto do mundo corporativo, apoiando processos de tomada de decisão de negócios, que garantem vantagens estratégicas dentro do mercado. Tendo em vista os inúmeros trabalhos desenvolvidos sobre o tema da qualidade de dados, e, com o apoio das normas ISOs que foram desenvolvidas nas últimas décadas, esta dissertação apresenta em sua primeira parte uma revisão bibliográfica dos estudos a respeito da qualidade de dados, com foco nas dimensões de qualidade, visando diminuir dúvidas relacionadas a estes conceitos e em sua segunda parte propõem uma forma de implementação de software capaz de analisar e se adaptar a grande variedade de bases de dados, tendo suas regras de análise apoiadas nos conceitos explorados sobre as conhecidas dimensões de qualidade de dados. O resultado foi o desenvolvimento completo do software proposto, que foi capaz de analisar 3 bases de dados, de contextos distintos, a partir de regras dinâmicas, validando assim a proposta de desenvolvimento apresentada. - DissertaçãoMonitoramento de discussões políticas no Twitter durante as eleições de 2022 no Brasil: polarização, agrupamento e principais atoresSilva, Luciano Jose da (2024-02-19)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Ao longo dos últimos vinte anos, as disputas eleitorais têm sido impactadas diretamente pelo fenômeno das redes sociais. Os políticos que souberam interagir com os diferentes grupos de eleitores através das redes, tiveram impactos positivos em suas campanhas. No entanto, esse ambiente também se tornou fértil para fenômenos negativos como a ultra polarização das discussões políticas, com grupos radicais manipulando como os fatos são absorvidos dentro de suas “bolhas” de influência e impactando diretamente o rumo das campanhas eleitorais. O Brasil não ficou alheio a essa condição. O ano de 2022 é considerado um dos períodos eleitorais mais polarizados da história brasileira. Por conta desse cenário, é importante entender como os grupos se formam e se relacionam dentro das redes sociais, quem são seus principais influenciadores e visualizar como os eventos do ano eleitoral brasileiro de 2022 foram discutidos por perfis de diferentes posicionamentos políticos. Esta pesquisa tem como objetivo colaborar com esse entendimento, com a construção de um pipeline de análise de redes sociais (Twitter ), que aplicado ao longo de 2022, capturou dados durante eventos políticos relevantes no Brasil. O pipeline é constituído códigos (python) e ferramentas open source, e foi estruturado de maneira a executar a extração, processamento, análise e visualização dos dados do Twitter, identificando os principais perfis, seus agrupamentos e principais termos mencionados nesses grupos. Esses dados foram comparados com os fatos e acontecimentos divulgados pela mídia ao longo do tempo. Um exemplo da execução desse processo é apresentado por um estudo de caso com dados extraídos do Twitter durante os eventos de 8 de janeiro de 2023 em Brasília. - DissertaçãoOtimização de carteiras de investimento em ações utilizando meta-heurísticasOliveira, Kaleb Rodrigues (2024-02-16)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
O investidor atual enfrenta um ambiente muito instável e cheio de incertezas em termos políticos, econômicos e sociais, o que pode prejudicar seus investimentos e colocar em risco seu capital investido. Tendo o objetivo financeiro de obter um retorno sobre o principal aplicado ou proteger o patrimônio atual, é essencial que os investidores estejam aptos para lidar com o risco dos ativos em que investem e a volatilidade destes. Uma estratégia comum para lidar com esses investimentos arriscados é criar uma carteira diversificada, composta por várias ações. Distribuindo o risco entre várias ações, é possível reduzir a exposição a qualquer ativo individual e, assim, minimizar o risco total da carteira. No entanto, a aplicação adequada de recursos na seleção de ativos ´e crucial, dado que uma escolha inadequada pode prejudicar a rentabilidade da carteira e causar perdas. Este trabalho visa apresentar a aplicação de meta-heurísticas para solucionar o problema de seleção e otimização de carteiras utilizando ações que compõem o índice IBOVESPA, adaptando essas técnicas para avaliar e encontrar a melhor solução no espaço de busca. As meta-heurísticas são ferramentas poderosas que permitem explorar eficiente mente o espaço de soluções e encontrar soluções próximas à ótima, possibilitando resolver problemas complexos de maneira mais eficaz. - DissertaçãoUma abordagem de aprendizado de máquina baseada no CRISP-DM para predição de canais de negociação em uma plataforma de cobrança digital no BrasilMartins, Jonnathan de Almeida (2024-08-16)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Este trabalho concentra-se nas complexidades enfrentadas pelas operações financeiras ao lidar com a cobrança de dívidas em um cenário de elevada inadimplência no Brasil. Em contrapartida às abordagens tradicionais comumente empregadas para fortalecer a capacidade de negociação de uma empresa, propõe-se a implementação de um modelo preditivo para ser utilizado como uma nova ferramenta de apoio nas ações de cobrança de dívidas. Para isso, foi desenvolvida uma abordagem seguindo a metodologia Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), incorporando técnicas avançadas de pré processamento de dados, engenharia e seleção de atributos, uso de algoritmos de classificação e avaliação rigorosa dos resultados obtidos, com o objetivo de prever o canal de negociação de preferência do cliente em situação de inadimplência quando recebem comunicações de cobrança e buscam negociar suas dívidas em uma plataforma digital no Brasil. A principal contribuição deste trabalho foi propor uma abordagem metodológica inovadora oferecendo resultados valiosos para aprimorar as praticas das empresas de cobrança de dívidas, além de contribuir para o avanço do conhecimento no campo do estudo. - DissertaçãoSistema de recomendação de calçados esportivos para praticantes de corrida de rua amadoresSpeca Junior, Marcos Antonio (2024-08-20)
Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Corrida de rua é um dos esportes mais praticados no mundo inteiro, seja por uma busca de vida mais saudável seja pelo desafio pessoal de superar metas. Um dos itens chave na prática deste esporte é o calçado esportivo (tênis de corrida). Um atleta amador considera qual tênis utilizar com muito cuidado e levando em conta vários fatores pessoais, no entanto esta é uma escolha difícil pois existem no mercado centenas de opções de diferentes marcas e modelos, com diversas características. Considerando este contexto, o objetivo do presente trabalho foi desenvolver e avaliar de um sistema de recomendação de calçados esportivos que apoia o corredor amador a encontrar o calçado ideal, através do uso de algoritmo de recomendação com base em similaridade do perfil dos usuários. Através da metodologia Design Science Research (DSR), uma arquitetura sistêmica adequada, considerando os artefatos necessários, foi proposta e desenvolvida. Como ponto de partida para as recomendações uma base de preferências foi coletada, contendo 125 perfis e 278 avaliações e serviu de base para o algoritmo de recomendação, baseado em similaridade. O sistema de recomendação foi disponibilizado em uma interface conversacional através do Whatsapp, utilizando um grande modelo de linguagem (LLM) como interface conversacional. A avaliação do sistema se deu com usuários reais que interagiram com o sistema e posteriormente responderam um questionário de avaliação de 15 perguntas sobre a qualidade da recomendação e usabilidade. Foram coletadas 25 respostas completas e válidas, onde foi possível identificar que as recomendações fizeram sentido e foram relevantes aos usuários, ainda uma nota de 84 no teste de usabilidade System Usability Scale, o que indica uma ótima usabilidade. Portanto conclui-se que a aplicação de um sistema de recomendação de calçados esportivos com base em características pessoais dos corredores amadores pode apoia-los na escolha do calçado ideal.