Divulgação - Defesa Nº 243
Aluno: Geovanne Oliveira Alves
Título: "Desenvolvimento de Modelos de Previsão de Vendas Utilizando Dados do Varejo Físico”
Orientador: Alexandre Magno Andrade Maciel (PPGEC)
Corientador: Jorge Cavalcanti Barbosa Fonsêca (UPE)
Examinador Externo : Djalma Silva Guimarães Júnior - (UPE)
Examinador Interno : Byron Leite Dantas Bezerra (PPGEC/UPE)
Data-hora: 17/Dezembro/2021 (15:00h) - PM
Local: Formato Remoto (https://meet.google.com/bhc-osuv-jwf)
Resumo:
O varejo é um setor da economia que está expandindo ao longo dos últimos anos, tanmesmo sob as consequências da pandemia do Covid-19. Para mensurar os impactos no desempenho das estratégias empresariais, os indicadores auxiliam os gestores na identificação de possíveis problemas e melhorias necessárias. Um importante indicador é o faturamento bruto, referente ao montante que a empresa adquiriu através das vendas. Como esse indicador contribui com o entendimento do estado da empresa, gerar previsões do faturamento de vendas é uma estratégia que auxilia o gestor no direcionamento do negócio. Com o foco no comércio físico, que engloba mais desafios na extração de dados e detém a maior parte do PIB do setor que os ecommerces, este trabalho tem tem como objetivo de desenvolver um conjunto de modelos de Machine Learning (ML) para previsao de vendas no varejo físico. Para condução desse trabalho foi proposta uma metodologia para criar, comparar e avaliar modelos de ML que contempla as etapas de apresentação das bases de dados, pré-processamento dos dados, seleção de atributos, divisão dos conjuntos em treinamento e teste, treinamento e avaliação dos modelos. A partir das bases de dados de vendas, utilização do Wi-Fi e fluxo de pessoas em um shopping center, foram criados dois conjuntos de dados com periodicidade por hora e por dia. Os modelos foram treinados com esses conjuntos, com seleção e atributos e com todos eles. A cada execução, foi realizado o treinamento de 13 algoritmos de ML, dentre eles, foram selecionados os melhores, a partir da métrica F1-score, para o ajuste dos hiper-parâmetros. Após o teste estatístico de Wilcoxon, os modelos foram avaliados sob as métricas F1-score, Acurácia e MCC, e também pelas matrizes de confusão. Ao analisar os dois cenários, foi observado que as previsões do cenário por hora apresentaram maior desempenho que as previsões do cenário por dia. Destacamos o modelo LIGHTGBM, pois apresentou as melhores pontuações nas métricas de avaliação. Espera-se, que os modelos de previsão ajudem os gestores a encontrar insights e apoiar as decisões operacionais do varejo físico, contribuindo para realizar ações de otimização da jornada de trabalho dos colaboradores, melhorar o processo de controle de estoque, criar ações de impulsionamento das vendas através de campanhas de marketing ou elaborar sistemas de metas para a equipe, por exemplo.
O Programa
