Sistemas de Informação
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Browsing Sistemas de Informação by browse.metadata.advisor "Franzen, Evandro"
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- ItemOpen AccessAnálise do desempenho de hiperparâmetros de aprendizagem de máquina aplicados na previsão de taxa de rotatividade de clientes(2023-07) Gnoatto, Renan; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310; Diemer, Mouriac Halen; Dertzbacher, JulianoHoje em dia, com as novas formas de venda e as mudanças nos comportamentos dos consumidores, as empresas fornecedoras de serviços estão tendo que focar muito mais na fidelização dos seus clientes, pois acaba sendo menos custoso do que conquistar um novo, sendo que fazer uso da tecnologia acaba auxiliando e muito as organizações na estruturação das suas informações e na busca por um diferencial competitivo no mercado. Neste sentido, a prendizagem de máquina muito eficaz na tentativa de prever uma possível evasão de determinado cliente, pois ela fornece inúmeros métodos que, quando trabalhados de forma correta, entregam um bom resultado na predição proposta. Tendo em vista este cenário, o presente trabalho visa realizar a predição da taxa de rotatividade de clientes de três conjuntos de dados, de organizações prestadoras de serviços, fazendo uso dos métodos de aprendizagem Floresta Aleatória, Árvore de Decisão, MVS, MLP e AutoML. Além disso, tem por objetivo analisar a eficiência de diferentes hiperparâmetros aplicados a estes métodos. Neste caso, cada um dos conjuntos de dados passou por um processo que consistiu na coleta dos mesmos, no pré-processamento dos dados, na aplicação dos métodos de aprendizagem de máquina, com e sem personalização de hiperparâmetros, e na avaliação dos métodos. Assim sendo, o método Floresta Aleatória, dentre os utilizados nos trabalhos, apresentou as melhores performances, sendo o melhor em todas as formas em que foi aplicado.
- ItemOpen AccessAplicação de Balanced Scorecard e Business Intellingence para melhorar a gestão estratégica de uma empresa de pequeno porte(2019-01-16) Collett, Karin Wildner; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310As organizações buscam se manter e serem referência no mercado de trabalho que estão inseridas, com este foco utilizam as mais diversas formas de planejamento estratégico, dentre elas se destacam o Business Intelligence (BI) e o Balanced Scorecard (BSC). O objetivo desta pesquisa é propor uma alternativa de sistema de gestão de desempenho, integrando os conceitos de Balanced Scorecard e as ferramentas de Business Intelligence, auxiliando assim os empresários e organizações na busca de serem melhores que seus concorrentes no ramos de produtos e serviços em que atuam, contribuindo para uma melhor identificação e correção de problemas e falhas em seus processos e atividades internas. Através de metodologia de estudo de caso e de uma abordagem qualitativa foram definidas as metas e objetivos de uma pequena empresa de comércio de material em inox, gerando uma estratégia para apontar e amenizar os pontos críticos e identificar as oportunidades de melhoria. Com a utilização dos conceitos BSC e BI de forma integrada, geraram-se uma melhor utilização de informações já existentes no sistema da empresa, e que até então eram desprezadas pelos proprietários. As informações existentes no sistema foram trabalhadas e os conceitos postos em prática, gerando assim diferencial competitivo no mercado que a empresa está inserida, resultado positivo que se confirmou após o questionário aplicado.
- ItemRestrictedDesenvolvimento de um sistema para gerenciamento de documentos no âmbito do Projeto Brocantes(2024-12) Moresco, Ítalo da Cunha; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310; Sulzbach, Sirlei Inês; Ahlert, Edson MoacirA digitalização tem revolucionado o gerenciamento de arquivos, substituindo métodos físicos e trazendo benefícios como acessibilidade, eficiência e segurança. Contudo, a adoção dessas práticas ainda enfrenta desafios em setores onde predominam processos manuais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema para o Projeto Brocantes, voltado à digitalização e preservação de documentos escolares, como provas, boletins e registros históricos. O sistema desenvolvido demonstrou-se eficaz no armazenamento, consulta e gestão de documentos, atendendo aos requisitos funcionais e não funcionais definidos. Durante os testes, o sistema exibiu desempenho satisfatório, com uma interface intuitiva e responsiva que recebeu avaliações positivas dos usuários. A implementação de funcionalidades como filtros avançados, controle de acesso e cadastros automatizados otimizou processos e facilitou o uso por instituições educacionais e pesquisadores. Além de automatizar processos e facilitar o acesso às informações, o projeto promove a preservação da memória educacional, conectando escolas, alunos e comunidades de forma acessível e sustentável. Como perspectivas futuras, sugere-se a inclusão de relatórios dinâmicos, integração com serviços de armazenamento em nuvem e o uso de inteligência artificial para classificação automática de documentos, ampliando a eficiência e o impacto do sistema.
- ItemOpen AccessDesenvolvimento de uma ferramenta de coleta e armazenamento de dados para Big Data(2015-03-03) Fuhr, Bruno Edgar; Franzen, EvandroO crescimento da internet na última década fez dela a maior fonte de dados de acesso público em todo mundo. Pessoas colocam nela suas opiniões, comportamentos, relações e diversas outras informações potencialmente úteis para uso em sistemas de análise de dados. Estes dados formam o que se chama de “Big Data”, termo que se refere ao enorme volume de dados que existem hoje nas mais diversas fontes. As organizações podem aproveitar essas informações disponíveis e utilizá-las para benefício de seus negócios, tendo a oportunidade de analisar o comportamento de seus clientes, o que o público pensa de seus produtos ou serviços, e muitas outras análises possíveis. Porém, para um sistema conseguir realizar alguma análise, primeiro é necessário obter e armazenar um grande volume de dados, sendo este o principal objetivo do presente trabalho: construir uma ferramenta, através da qual seja possível definir uma estrutura de armazenamento e também configurar coletores de dados. Esta ferramenta permitirá a coleta de dados de diversas fontes, tais como redes sociais, através de diferentes métodos de busca, como palavras-chave. Para atingir este objetivo, é apresentado neste trabalho o projeto e o desenvolvimento desta ferramenta.
- ItemOpen AccessFerramenta de apoio ao ensino e aprendizagem de algoritmos e programação(2018-10-08) Heming, Cléverton; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310Diante das dificuldades apresentados pelos estudantes nas disciplinas de programação, é necessário estudar como melhorar o processo de aprendizagem e como reduzir os índices de reprovação. O método de aprendizagem também é relevante neste processo, uma vez que na maioria dos casos são utilizadas listas de exercício com problemas propostos e aguardando um retorno do aluno. As dificuldades, verificadas são muitas, porém diversos alunos consideram como uma barreira, a necessidade de ter conhecimento em conteúdos que envolvam interpretação de texto, raciocínio lógico e matemático. Este trabalho baseia-se metodologia de problematização no ensino de algoritmos, com o objetivo direcionar o aluno observar de forma sistemática, denominar os pontos-chaves realizando uma investigação, buscar a fundamentação teórica e após isso colocar em prática a solução. O principal objetivo foi o desenvolvimento de uma ferramenta que utiliza a problematização para auxiliar o ensino de algoritmos e programação. O software permite ainda a coleta de dados que serão usados para apoiar a análise dos resultados, além da correção das atividades por parte dos professores. A ferramenta foi testada em duas turmas na disciplina de algoritmos e programação no segundo semestre de 2017 e no primeiro semestre de 2018. Foi realizada uma pesquisa com os alunos participantes, a qual apontou uma boa aceitação do sistema e um alto grau de satisfação.
- ItemOpen AccessIdentificação de doenças na soja utilizando inteligência artificial por meio de análise de imagens(2019-06) Neumann, Bruno Germano; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310O uso de Inteligência Artificial para resolução de problemas complexos vem ganhando força no mundo inteiro. A possibilidade de alcance de aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina é vasta. Desse modo diversas áreas que antes não estavam conectadas com esse tipo de tecnologia começam a se beneficiar de suas competências. Uma dessas áreas é a agricultura, onde a necessidade de resolução de problemas no cultivo é fundamental para o sucesso da colheita. Especialmente na cultura de soja, onde é comum o aparecimento de doenças e pragas ao longo do seu cultivo, a identificação de qualquer irregularidade na planta é importante para se utilizar o corretivo adequado e garantir produtividade na lavoura. Este trabalho visou o reconhecimento de doenças na soja, a partir da análise de imagens da folha, utilizando algoritmos que implementam a arquitetura de uma Rede Neural Artificial (RNA). O uso desse tipo de algoritmo é apoiado pela literatura e por empresas que já o utilizam para tal fim. O trabalho envolveu o desenvolvimento de um software para o treinamento de várias imagens em uma RNA, implementada a partir de uma ferramenta pronta, em conjunto com uma interface de usuário para poder classificar as imagens. Foram realizados experimentos para validação da acurácia da ferramenta, dos quais obteve-se sucesso de acordo com as expectativas esperadas.
- ItemOpen AccessImplantação de novo processo de trabalho em uma fábrica de software baseado nos modelos ágeis de desenvolvimento(2018-02-28) Lutz, Douglas Fernando; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310A qualidade e o resultado financeiro dos projetos de software estão fortemente atrelados aos processos de desenvolvimento e ambos são fatores decisivos para o sucesso ou fracasso das organizações. As metodologias ágeis se constituem em técnicas utilizadas pelas empresas de software que estão preocupadas com resultados e que buscam melhoria constante dos seus processos de desenvolvimento. Um grande número de organizações já utiliza essas técnicas em pelo menos algum nível de maturidade. Considerando a realidade de uma empresa que atua no mercado de software personalizado para clientes e desenvolve um produto próprio, este trabalho elaborou e validou um processo melhorado, dinâmico e aderente às expectativas dos clientes e da empresa, com base nas metodologias ágeis SCRUM e XP, mantendo pontos positivos do processo atual, que é voltado ao modelo tradicional. Através de uma pesquisa exploratória o autor buscou aprofundar os conhecimentos em metodologias ágeis populares de mercado, comparando-as com o processo tradicional de desenvolvimento de uma empresa para mapear gargalos e sugerir mudanças no novo processo. A investigação de caráter experimental avaliou de maneira quantitativa e qualitativa o novo processo e os resultados indicam que existe uma percepção de melhoria na qualidade do produto desenvolvido, além da redução dos atrasos nos prazos de entrega em função da nova forma de trabalho.
- ItemOpen AccessProjeto e desenvolvimento de um sistema para definição de aspectos e análise de sentimentos em textos(2016-02-03) Sausen, Frederico Jacobi; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310Opiniões possuem grande relevância no comportamento humano. As tomadas de decisões em organizações baseiam-se, muitas vezes, na opinião de seus steakholders. Já são inúmeras empresas que atuam na obtenção de opiniões a partir de plataformas como páginas web, redes sociais, blogs, fóruns e sites de avaliação de produto. Nestes ambientes é que a mineração de opiniões ou analise de sentimento pode ser aplicada com o objetivo de identificar automaticamente a opinião nas expressões, com flexibilidade e rapidez, realizando avaliações, polarizando sentimentos em uma grande massa de conteúdo na forma de texto. No processo de data mining ocorre a limpeza de ruídos, filtragem de informações, segmentação, atribuição de valores, lógicas de agrupamento, utilizando algoritmos de classificação, agrupamento, associação conforme objetivos e resultados. A busca pela classificação da polaridade no texto é baseada em diversos métodos de acordo com a necessidade ou cenário: O método léxico de classificação tem o pré-processamento simples nos textos com menos tokens e normalizações sem a necessidade de treinos, o método aprendizado de máquinas de processo supervisionado é sensível às atribuições das features, tem seu desempenho de acordo com a qualidade de dados treino. Este trabalho propõe o uso de técnicas de mineração de opiniões, a partir dos dados extraídos em sites de lojas eletrônicas, permitindo a definição de aspectos e polaridade aos dados, possibilitar a extração dos dados para arquivos de extensão arff, suportado pela ferramenta Weka. Execução de processo não-supervisionado de filtragem em conjuntos de dados para treinamento, permitindo a seleção, o pré-processamento e aplicação de algoritmos para definição do sentimento, gerando estatísticas para posterior análise.