Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2272
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2145104307682412pt_BR
dc.contributor.advisor1GORGÔNIO, Kyller Costa.-
dc.contributor.advisor1IDGORGÔNIO, K. C.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7626416403074455pt_BR
dc.contributor.advisor2BUBLITZ, Frederico Moreira.-
dc.contributor.advisor2IDBUBLITZ, FREDERICO M.pt_BR
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3910966211279217pt_BR
dc.contributor.referee1PEREIRA, Eanes Torres.-
dc.contributor.referee2SANTOS, Danilo Freire de Souza.-
dc.description.resumoConseguir respostas com Aprendizado de Máquina não é reduzido à pura matemática e estatística. As informações necessárias proveem dos especialistas do universo dos dados coletados, aqueles com competências no ambiente de aplicação dos resultados e de cientistas de computação. Nesse sentido, acredita-se que combinação de conhecimento das ferramentas, compreensão da área dos dados coletados e uma base de estudos na aplicação deles, consegue entregar melhores resultados. O problema é que os processos atuais falham na combinação dessas áreas. Assim, propõe-se nesse trabalho um processo, juntando os resultados de entendimento do negócio, análise do problema, coleta, análise e classificação de dados. Para validação, foi desenvolvido um estudo de caso em campanhas de e-mail marketing. O resultado da aplicação do processo é uma combinação entre aumento da visibilidade, retenção de assinantes e maximização do retorno. Estudos de marketing revelam o aumento do resultado com o aumento da frequência e personalização das mensagens, enquanto a ética e sociologia medem a percepção de invasão de privacidade com o aumento da personalização indevida.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqComputaçãopt_BR
dc.titleProcesso interdisciplinar de análise e classificação de dados: um estudo de caso em e-mail marketing.pt_BR
dc.date.issued2018-08-31-
dc.description.abstractSolutions with Machine Learning are too often reduced to pure math and stats. But the information required for the solution comes from professionals from the context of the collected data, those with expertise in the environment where the solution is applied, and from computer scientists. This work suggests the combination of the different core competences and an interdisciplinary approach to achieve the best possible result. The proposed process will then be applied in a filed study of e-mail marketing. The result of the process application is a combination of increased visibility, retention of subscribers, and maximization of return. Marketing studies reveal the increase in the outcome with increased frequency and personalization of messages, while ethics and sociology measure the perception of invasion of privacy with increasing inappropriate personalization.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2272-
dc.date.accessioned2018-11-23T11:38:55Z-
dc.date.available2018-11-23-
dc.date.available2018-11-23T11:38:55Z-
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectCiência da Computaçãopt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectComputer Sciencept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorMONTHALER, Paul.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.identifier.citationMONTHALER, P. Processo interdisciplinar de análise e classificação de dados: um estudo de caso em e-mail marketing. 2018. 91 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2018. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2272pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PAUL MONTHALER - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdfPaul Monthaler - Dissertação PPGCC 20181.86 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.