Modelo de previsão da rentabilidade de um filme

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Galvão, Marta Sofia Proença
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/10362/33866
Resumo: Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business Intelligence
id RCAP_eb366a89999663cb5d0e6cb3da9e480f
oai_identifier_str oai:run.unl.pt:10362/33866
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str
spelling Modelo de previsão da rentabilidade de um filmeFilmesData MiningRentabilidade de um filmeLucro de bilheteiraAnálise preditivaRedes neuronaisÁrvores de decisãoRegressãoProject Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceConseguir prever o lucro de um filme é cada vez mais uma necessidade emergente para os grandes estúdios mundiais da atualidade na hora da decisão do investimento relativo a uma determinada produção. Este estudo pretende prever a rentabilidade de um filme através da elaboração de um modelo preditivo, que recorre a diversas metodologias de Data Mining - redes neuronais, árvores de decisão e regressões - para obter a melhor antevisão das receitas de bilheteira. Esta análise foi feita recorrendo a dados históricos relacionados com as variáveis mais significativas para os espectadores na hora da decisão da sua visualização, selecionadas consoante o seu valor e importância para o modelo. Foi então possível reunir um conjunto relevante de informações e características cinematográficas que permitiram, à posteriori, a análise e previsão das receitas de filmes ainda não classificados. Neste modelo foram utilizadas três abordagens distintas da variável dependente (intervalar, binária e multi-classe), com o objetivo de estudar a diferença e influência preditiva que cada uma tem nos resultados da investigação. Para determinar qual a previsão estatisticamente mais correta, foram ainda utilizadas métricas distintas: erro de classificação, índice ROC e medida-F para os modelos que utilizaram a variável dependente discreta e o erro quadrático médio e erro máximo absoluto para o caso da contínua. Foi possível concluir, após este estudo, que os melhores resultados preditivos foram obtidos através das redes neuronais e que esta metodologia foi bastante superior em relação às outras abordagens. Apurou-se ainda relativamente à distinção representativa da variável dependente, que o modelo multi-classe apresentou uma taxa de erro bastante mais elevada do que as restantes, o que se justifica pelo aumento da dificuldade em prever acertadamente em nove classes distintas.Henriques, Roberto André PereiraFerreira, GonçaloRUNGalvão, Marta Sofia Proença2018-04-05T14:21:07Z2018-03-262018-03-26T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/33866TID:201894513porinfo: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:RCAAP2023-07-10T15:43:21ZPortal AgregadorONG
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
title Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
spellingShingle Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
Galvão, Marta Sofia Proença
Filmes
Data Mining
Rentabilidade de um filme
Lucro de bilheteira
Análise preditiva
Redes neuronais
Árvores de decisão
Regressão
title_short Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
title_full Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
title_fullStr Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
title_full_unstemmed Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
title_sort Modelo de previsão da rentabilidade de um filme
author Galvão, Marta Sofia Proença
author_facet Galvão, Marta Sofia Proença
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Henriques, Roberto André Pereira
Ferreira, Gonçalo
RUN
dc.contributor.author.fl_str_mv Galvão, Marta Sofia Proença
dc.subject.por.fl_str_mv Filmes
Data Mining
Rentabilidade de um filme
Lucro de bilheteira
Análise preditiva
Redes neuronais
Árvores de decisão
Regressão
topic Filmes
Data Mining
Rentabilidade de um filme
Lucro de bilheteira
Análise preditiva
Redes neuronais
Árvores de decisão
Regressão
description Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business Intelligence
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-04-05T14:21:07Z
2018-03-26
2018-03-26T00:00:00Z
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/10362/33866
TID:201894513
url http://hdl.handle.net/10362/33866
identifier_str_mv TID:201894513
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
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1777302961711480833

Registros relacionados