Análise preditiva na empresa : OLI – Sistemas Sanitários, S.A.

• Autor(a) principal: Rocha, Teresa Sofia Henriques Ferreira da
• 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/10400.14/32124
• topic: Business analytics; Business intelligence; Métodos quantitativos de previsão; Quantitative forecasting methods; Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestão

A previsão constitui um importante ativo para as empresas, uma vez que ajuda no seu processo operacional e estratégico. A previsão do futuro através de metodologias quantitativas caracteriza-se por ser bastante útil para a antecipação de tomadas de decisão, o que poderá levar a vantagem competitiva e sucesso no universo empresarial. O desenvolvimento das áreas de business intelligence e business analytics têm um forte impacto na implementação destes métodos, uma vez que apresentam importantes ferramentas que se mostram eficientes para a análise e previsão. Este trabalho centra-se em duas análises preditivas, uma referente às vendas totais da empresa “OLI – Sistemas Sanitários, S.A”, e a segunda referente à produção de energia do painel solar da “OLI Moldes, Lda”. No sentido de averiguar métodos preditivos mais eficazes e eficientes para os dois casos de estudo implementados, empregou-se alguns métodos quantitativos de previsão existentes. No primeiro caso, pode-se destacar a implementação do Método de Holt Winters Aditivo, o Método Holt Winters Multiplicativo e o Método ARIMA. No segundo caso foram utilizados métodos causais, como o Modelo de Modelo de Regressão Múltipla, o Modelo de Regressão de Ridge, o Modelo de Regressão de Lasso, o Modelo de Regressão de Elastic Net e o Modelo de Floresta Aleatória. Deste modo, este trabalho conduz a uma elucidação dos conceitos de business analytics e business intelligence, que fortalecem a compreensão dos métodos quantitativos de previsão aplicados.