Recolha de contratos de despesa pública e segmentação dos perfis de despesa a nível municipal

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freire, Filipe Manuel Leitão Gonçalves
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/97480
Resumo: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business Intelligence
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spelling Recolha de contratos de despesa pública e segmentação dos perfis de despesa a nível municipalContratos PúblicosWeb ScrapingClusteringData MiningPythonPublic ProcurementsDissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceDevido à necessidade de analisar como são investidos os capitais públicos nos municípios Portugueses nos diversos tipos de contratos de aquisição de bens e serviços, torna-se fundamental criar ferramentas que permitam a compreensão destes investimentos. É desejável perceber como oscilam estes investimentos em função da dimensão da população. Neste projeto, o objetivo é recolher dados disponibilizados na web sobre contratos e criar uma segmentação para os diversos tipos de despesa pública, que permita detetar eventuais desvios anómalos na relação entre despesa pública municipal e dimensão populacional. Para este efeito, foi desenvolvido um web crawler com recurso à linguagem de programação Python que permitiu extrair de forma automática os contratos públicos do site http://www.base.gov.pt/. Foram analisados os dados recolhidos tendo sido detetada uma relação do tipo log-log entre população e despesa pública. Posteriormente foi feita uma análise de segmentação com base nos resíduos da relação anteriormente mencionada com recurso a técnicas de DataMining. Foram usados diversos algoritmos de Clustering, em particular, o K-Medoids, do qual foram gerados dois grupos distintos de tipos de despesa.Due to the need to analyze how public capital is invested in Portuguese municipalities in the various types of contracts for the acquisition of goods and services, it is essential to create tools that allow the understanding of these investments. It is desirable to understand how these investments oscillate according to the size of the population. In this project, the objective is to collect data available on the web about contracts and to create a segmentation for the various types of public expenditure, allowing to detect any anomalous deviations in the relationship between municipal public expenditure and population size. For this purpose, a web crawler was developed using the Python programming language that allowed to automatically extract public contracts from the site http://www.base.gov.pt/. The data collected were analyzed and a log-log relationship between population and public expenditure was detected. Subsequently, a segmentation analysis based on the residues of the referred relationship was performed using DataMining techniques. Several Clustering algorithms were used, in particular K-Medoids, from which two distinct groups of expense types were generated.Pinheiro, Flávio Luís PortasRUNFreire, Filipe Manuel Leitão Gonçalves2020-05-11T11:58:25Z2020-04-232020-04-23T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/97480TID:202483924porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:44:29Zoai:run.unl.pt:10362/97480Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:38:43.748734Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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