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Título: Modelagem preditiva para identificação da probabilidade de reativação de revendedores em multinacional do setor cosmético
Título(s) alternativo(s): Predictive model to identify the probability of reactivation of door to door salesperson in multinational cosmetic industry
Autor(es): Machado, Raissa Pavan
Orientador(es): Lima, Matheus Garibalde Soares de
Palavras-chave: Python (Linguagem de programação de computador)
Cosméticos
Vendas - Previsão
Vendedores - Análise
Python (Computer program language)
Cosmetics
Sales - Forecasting
Sales personnel - Analysis
Data do documento: 21-Jan-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: MACHADO, Raissa Pavan. Modelagem preditiva para identificação da probabilidade de reativação de revendedores em multinacional do setor cosmético. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.
Resumo: Os representantes comerciais de produtos cosméticos são uma das formas mais eficientes que as empresas do ramo encontraram para difundirem seus produtos, contudo, encontrar, reter e reativar revendedores para que continuem vendendo ainda é um desafio. Ao longo deste trabalho foram construídos modelos de machine learning em linguagem Python, baseado em três tipos de algoritmos, para se prever com maior segurança quem são os representantes que realmente tem chance de continuar revendendo produtos de cosméticos mesmo após algum tempo sem novos pedidos.
Abstract: Door to door salesmen are one of the most efficient ways that cosmetic companies have found to spread their products, however, finding, retaining and reactivating salespeople só that they continue to sell is still a challenge. Throughout this work, machine learning models were built in Python language, based on three types of algorithms, in order to be able to predict with greater certainty who are the representatives who really have a chance to continue reselling cosmetic products even after some time without new orders.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28039
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