Mineração de regras de associação aplicada à modelagem dos dados transacionais de um supermercado.

• Autor(a) principal: SCHONHORST, Gustavo Bonnard
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1495

A descoberta de regras de associação é uma tarefa de mineração de dados que vem sendo estudada desde o início da década de 1990. Uma das principais aplicações destas regras é na análise de cesto de compras. Neste tipo de problema busca-se por padrões no comportamento dos consumidores, adquirindo o conhecimento de quais produtos costumam ser levados juntos em uma mesma compra. O conhecimento adquirido pode ser utilizado como suporte a tomada de decisões tanto em nível operacional como em nível estratégico. O crescente interesse de pesquisadores nesta área se deve tanto a utilidade prática como as dificuldades e limitações presentes neste tipo de análise. Mesmo assim aplicações reais ainda são poucas. O objetivo deste trabalho é realizar uma análise de cesto de compras através da mineração de regras de associação sobre os dados transacionais de um supermercado de forma a proporcionar maior conhecimento do negócio. Foram consideradas na análise centenas de milhares de compras relativas a quatro meses. A técnica utilizada neste trabalho mostrou-se capaz de gerar grande quantidade de conhecimento útil à tomada de decisões. A definição de um foco específico mostrou-se fundamental para o sucesso da análise.