Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves, José Maria Mota Dias Miranda
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/36893
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica (Tecnologias e Aplicações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018
id RCAP_2b323fb9f16d5c91da6a118aa4228dc1
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/36893
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal ContinentalGeodemografiaSegmentaçãoAgrupamentok-meansÍndice de autocorrelação espacialTeses de mestrado - 2018Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasTrabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica (Tecnologias e Aplicações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018Com o aumento da competitividade no setor retalhista, proveniente do avanço tecnológico, cada vez se torna mais importante conseguir localizar potenciais clientes e conhecer as suas tendências de maneira a conseguir fornecer o serviço adequado às necessidades dos mesmos. Isto torna-se possível devido a técnicas e metodologias desenvolvidas para criar bases descritivas da população, permitindo a entidades caracterizar os seus clientes e assim otimizar e desenvolver produtos que satisfaçam a procura dos mesmos. O objetivo deste projeto foi encontrar uma metodologia que permitisse criar uma segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental, e que sirva de ferramenta para o auxílio à tomada de decisão no domínio do retalho utilizando dados proveniente dos censos e das bases de dados da ESRI. Esta informação foi particionada utilizando o algoritmo k-means, resultando em 5 clusters, tendo sido proposta uma descrição para cada um e, essa descrição contempla um modelo que incorpora um conjunto de variáveis socioeconómicas que foram analisadas individualmente de forma a melhor se compreender a sua distribuição em cada cluster. Por fim, a solução gerada através desta metodologia foi comparada com um subconjunto de dados demonstrativos de consumo de clientes de forma a validar a sua eficácia.With the increase of competitiveness in the retail sector due to technological advance, it is ever important to be able to locate potential clients and to know their tendencies in order to provide the best suited service to their needs. This became possible due to techniques and methodologies developed to create population descriptive bases, allowing entities to characterize their clients and thus optimize and develop products that meet their demand. The goal of this project is to find a methodology to create a socioeconomic segmentation of the parishes of Portugal Continental, as a tool to improve decision making in the retail sector, using data from the census and data from ESRI databases. This information was partitioned using the k-means algorithm, resulting in 5 clusters, and a description was proposed for each one. This description contemplates a model that incorporates a set of socioeconomic variables that were analyzed individually in order to better understand their influence on each cluster. Lastly, the generated solution was compared to a subset of data demonstrating consumption data to validate its efficiency.Catita, Cristina Maria Sousa,1971-Matildes, Rita Martins Henriques,1982-Repositório da Universidade de LisboaAlves, José Maria Mota Dias Miranda2019-02-07T17:26:34Z201820182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/36893TID:202195953porinfo: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:RCAAP2023-11-08T16:33:45Zoai:repositorio.ul.pt:10451/36893Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:51:03.465106Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
title Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
spellingShingle Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
Alves, José Maria Mota Dias Miranda
Geodemografia
Segmentação
Agrupamento
k-means
Índice de autocorrelação espacial
Teses de mestrado - 2018
Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias
title_short Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
title_full Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
title_fullStr Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
title_full_unstemmed Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
title_sort Segmentação socioeconómica das freguesias de Portugal Continental
author Alves, José Maria Mota Dias Miranda
author_facet Alves, José Maria Mota Dias Miranda
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Catita, Cristina Maria Sousa,1971-
Matildes, Rita Martins Henriques,1982-
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Alves, José Maria Mota Dias Miranda
dc.subject.por.fl_str_mv Geodemografia
Segmentação
Agrupamento
k-means
Índice de autocorrelação espacial
Teses de mestrado - 2018
Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias
topic Geodemografia
Segmentação
Agrupamento
k-means
Índice de autocorrelação espacial
Teses de mestrado - 2018
Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias
description Trabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica (Tecnologias e Aplicações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
2018
2018-01-01T00:00:00Z
2019-02-07T17:26:34Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/36893
TID:202195953
url http://hdl.handle.net/10451/36893
identifier_str_mv TID:202195953
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134445787152384

Registros relacionados