Modelos de aprendizagem de máquina para a gestão estratégica de bicicletas compartilhadas / Machine learning models for shared bicycle strategic management

• Autor(a) principal: Ferreira Viana, Johnattan Douglas
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Sampaio Gurgel, Thalia Katiane, e Silva, Lenardo Chaves, Alves Filho, Sebastião Emidio, Liberalino, Carlos Heitor Pereira, César Sobrinho, Álvaro Alvares de Carvalho
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/22793
• topic: Sistemas de Bicicletas Compartilhadas. Mineração de Dados. Gestão Estratégica.

Os Sistemas de Bicicletas Compartilhadas são cada vez mais comuns nas cidades, evidenciando a relevância de abordagens que auxiliem na tomada de decisão e gestão estratégica das empresas responsáveis por esses sistemas. Neste trabalho, é apresentado uma versão estendida de um estudo de caso no sistema Capital BikeShare (Washington, D.C.) com o objetivo de realizar uma análise estatística para identificar a relação entre o clima e o serviço de aluguel de bicicletas, além de aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina para classificar a quantidade de aluguéis. Como adicional desta versão, apresenta-se uma abordagem de agrupamentos das estações de aluguéis, que resultou em uma acurácia de 94,7%, maior do que a obtida anteriormente. Os resultados apresentados evidenciam que o agrupamento das estações, além de aumentar a acurácia dos modelos preditivos, também facilitam a aplicação desses modelos preditivos na prática. Dessa forma, os modelos preditivos apresentados são mecanismos eficientes que permitem gerenciar esses sistemas, adotando estratégias de negócios baseadas na previsão do tempo e nas estações do ano.