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dc.contributor.advisorTiago Sanches da Silvapt_BR
dc.contributor.authorGuilherme Tagliati da Silvapt_BR
dc.contributor.authorBreno Thomaz Savaninipt_BR
dc.contributor.authorLucas Martins Coelhopt_BR
dc.contributor.authorLucas Libório Negresiolopt_BR
dc.contributor.authorGustavo Vilella Rubiapt_BR
dc.date.accessioned2022-03-25T13:51:31Z
dc.date.available2022-03-25T13:51:31Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.maua.br/handle/MAUA/284
dc.description.abstractO mercado varejista é um dos maiores e mais segmentados setores no mercado brasileiro, e re presenta cerca de 11,5% do PIB nacional movimentando aproximadamente 3,9 Trilhões de Reais por ano. Em um cenário cada vez mais conectado e competitivo, no qual muitas vezes existem cadeias internacionais de suprimentos para o atendimento das demandas das redes varejistas, a tarefa de previsão de demanda tem ganhado cada vez mais relevância dentro das organizações por possibilitar melhores tomadas de decisão. Este trabalho contempla o desenvolvimento de um sistema inteligente de previsão de demanda utilizando algoritmos de aprendizagem profunda. Com o uso de uma base histórica de vendas de uma empresa parceira, fez-se possível a criação de um modelo de previsão de demanda, dando tempo hábil para a empresa preparar e planejar melhor o seu estoque e suas políticas de vendas. Os dados de entrada para a alimentação do modelo são feitos com base nos dados históricos de venda da empresa e os mesmos servem de alimentação para o Dashboard desenvolvido, para afim de facilitar a interpretação, visualização e a tomada de decisões.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectPrevisão de vendaspt_BR
dc.subjectLimpeza de dadospt_BR
dc.subjectVarejopt_BR
dc.titleAnálise preditiva aplicada ao varejopt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.date.defesa2021-12-05
local.description.pages62pt_BR
local.editorCEUN-EEMpt_BR


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