ANÁLISE DE DADOS DE VENDAS UTILIZANDO SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMO APRIORI E PROPHET

Autores

  • Vanessa Velasco Cazeiro Universidade UniBF
  • André Lucio de Oliveira Universidade Federal do Rio de Janeiro image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.51891/rease.v9i3.9072

Palavras-chave:

Apriori. Prophet. Regra de associação.

Resumo

Esse artigo apresenta um estudo em dados de venda de uma loja do setor de informática, utilizando três ferramentas: (1) aplicação do algoritmo Apriori[1] para identificar regras de associação e padrões de consumo; (2) análise de séries temporais para compreender como o dado se comporta ao longo do tempo, em diversas escalas; e (3) aplicação do algoritmo Prophet[2] para fazer a decomposição da série histórica de vendas e realizar uma predição. A aplicação dessas ferramentas de forma conjunta permitiu uma análise mais aprofundada sobre as vendas, incluindo a detecção de comportamentos de consumo e a identificação de padrões temporais ao longo do tempo. Os resultados obtidos fornecem informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas da empresa.

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Biografia do Autor

  • Vanessa Velasco Cazeiro, Universidade UniBF

    Bacharel em Engenharia da Computação. Universidade Veiga de Almeida. Pós-graduação em Banco de Dados / MBA em Big Data. Universidade UniBF. 

  • André Lucio de Oliveira, Universidade Federal do Rio de Janeiro

    Mestrado - COPPE/PESC - UFRJ.

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Publicado

2023-04-12

Como Citar

Cazeiro, V. V., & Oliveira, A. L. de. (2023). ANÁLISE DE DADOS DE VENDAS UTILIZANDO SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMO APRIORI E PROPHET. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 9(3), 2053-2072. https://doi.org/10.51891/rease.v9i3.9072

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