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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSANTOS NETO, Ademir Batista dos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4780876084422697por
dc.contributor.advisor1FERREIRA, Tiago Alessandro Espínola-
dc.contributor.advisor-co1BATISTA, Maria da Conceição Moraes-
dc.date.accessioned2019-02-26T14:07:45Z-
dc.date.issued2018-02-19-
dc.identifier.citationSANTOS NETO, Ademir Batista dos. Extração de informações mercadológicas a partir de notas fiscais eletrônicas. 2018. 85 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7867-
dc.description.resumoA maior parcela das transações comerciais realizadas no Brasil são informadas ao governo federal através de notas fiscais eletrônicas (NFe). Nessas notas existem informações a respeito de uma transação comercial realizada. Neste sentido, uma vez que a informação está disponível ao acesso público através dos sites na internet da Secretaria da Fazenda nos municípios brasileiros, em posse das chaves de acesso das NFe, é possível acessar e minerar dados das notas fiscais eletrônicas geradas no Brasil, podendo assim se ter um grande volume de dados contendo informações a respeito da maioria dos segmentos do mercado brasileiro. Com a modelagem e geração de uma base de dados contendo as informações das notas fiscais eletrônicas é possível aplicar técnicas de mineração de dados para extrair diversas informações, inclusive georreferenciadas e no tempo, acerca de diversos aspectos e da dinâmica do mercado brasileiro. Um dos principais problemas abordados nesse trabalho foi o da demanda reprimida, que consiste na existência de algum tipo de restrição que impede o consumo de um determinado produto por um grupo de clientes específico. A partir de informações coletadas das notas fiscais eletrônicas é possível avaliar a existência ou não de uma demanda reprimida por determinado produto em uma região. É avaliada de maneira quantitativa a viabilidade de uma empresa abrir uma filial em uma determinada região. Para essas análises, alguns mecanismos como os de reconhecimento de padrões, clusterização e modelos de séries temporais são empregados com o intuito de consolidar melhor os resultados obtidos. A presente dissertação demonstra um conjunto de informações sobre o comércio de vários produtos de diversos setores do mercado brasileiro. Dentre os resultados obtidos tem-se uma análise sobre informações da dinâmica das leis que governam o mercado pernambucano, mais especificamente o mercado da Região Metropolitana do Recife.por
dc.description.abstractMost of the commercial transactions in Brazil are informed to the govenmet by eletronic invoice (NFe). In these invoices, there are information about the commercial transaction carried out. This information is avaliable to the general public throught the websites from the threasuty office in the Brazilians cities, with the right keys it is possible acces and mining data from the eletroninc invoices generated in Brazil, being able to have a huge volume of data containing information about all brazillian market segments. With the modelling and the generation of the database containing the data from the eletronical invoices it is possible apply techniques of data mining and extract information, includding georefenciated and in the time, about many aspects of the Brazilian market. One of the main problems addressed in this dissertation was the Pentup demand. From the information colleted in the eletronical invoices it is possible evaluate the existency of the Pent-up demmand about some product in a specific region. It is quantitatively evaluated, for exemple, a company open a branch in a specific region. For this analysis, some mecahnisms as: pattern recognition, clusterization and time series are employeed with the intent of consolidate the results. This dissertation presents a set of information about the comerce of many products in many fields of the brazillian market. It is expected have an relevant analysis about the dynamc of the laws that govern the Brazilian market, more specifically in the Metropolitan Region of Recife.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-02-26T14:07:45Z No. of bitstreams: 1 Ademir Batista dos Santos Neto.pdf: 2314191 bytes, checksum: b5e1e418c5e5402cc620f4ec43bebf2b (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-02-26T14:07:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ademir Batista dos Santos Neto.pdf: 2314191 bytes, checksum: b5e1e418c5e5402cc620f4ec43bebf2b (MD5) Previous issue date: 2018-02-19eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectNota fiscal eletrônicapor
dc.subjectMineração de dadospor
dc.subjectAnálise mercadológicapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleExtração de informações mercadológicas a partir de notas fiscais eletrônicaspor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado em Informática Aplicada

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