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dc.creatorBraga, Leonidas Fioranelli-
dc.date.accessioned2019-07-31T17:47:39Z-
dc.date.available2019-07-31T17:47:39Z-
dc.date.issued2019-07-10-
dc.identifier.citationBRAGA, Leonidas Fioranelli. Regressão quantílica aplicada ao potencial de mercado. 2019. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26380-
dc.description.abstractA current and recurring problem for businesses is the need to generate sustainable business in the shortest time and with the least investment. This undoubtedly requeres attention and effort to assess customers' consumption potential, in order to conduct marketing actions and leverage sales more accurately. Quantile Regression is a technique that has been gaining space in the analysis of economic and market data, whereas, increasingly, there is interest in understanding the behavior in some quantile and not only in the dataset average. Thus, Quantile Regression is a suitable technique for estimating the potential of purchasing from the consumer market, since the desire is to predict how much a customer has the resources to acquire the products, and not only what their average consumption would be. In this work, Quantile Regression was used to estimate the customers' purchasing potential of a large technology company, modeling the actual company revenue in function of economic variables related to customers. The results of the model for the 0.80 quantile were analyzed, concluding that the market potential for this quantile represents a real possibility within the company, and these results can be used for the construction of strategies that can attract new clients or stimulate them to reach that potential.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectRegressão Quantílicapt_BR
dc.subjectPotencial de Mercadopt_BR
dc.subjectPlanejamentopt_BR
dc.subjectMarketingpt_BR
dc.titleRegressão quantílica aplicada ao potencial de mercadopt_BR
dc.title.alternativeQuantile regression applied to market potentialpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Maria Imaculada de Sousa-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5214152217965576pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, José Waldemar da-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3076056770753848pt_BR
dc.contributor.referee2Pereira, Janser Moura-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8834398790716276pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5788198673884235pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoUm problema atual e recorrente para as empresas é a necessidade de gerar negócios sustentáveis no menor tempo possível, com o menor investimento. Isso sem dúvida demanda atenção e esforço para avaliar o potencial de consumo dos clientes, de forma a realizar ações de marketing e alavancar vendas com maior acurácia. A Regressão Quantílica é uma técnica que vem ganhando espaço na análise de dados econômicos e de mercado, visto que, cada vez mais, há o interesse em entender o comportamento em algum quantil e não apenas na média do conjunto de dados. Sendo assim, a Regressão Quantílica é uma técnica adequada para a estimação do potencial de compra do mercado consumidor, pois o desejo é predizer o quanto um cliente tem de recursos para adquirir os produtos, e não apenas qual seria o seu consumo médio. Neste trabalho, utilizou-se a Regressão Quantílica para estimar o potencial de compra dos clientes de uma grande empresa de tecnologia, modelando o faturamento real da empresa em função de variáveis econômicas relacionadas aos clientes. Analisou-se os resultados do modelo para o quantil 0,80, concluindo-se que o potencial de mercado para esse quantil representa uma possibilidade real dentro da empresa, podendo esses resultados serem usados para a construção de estratégias que possam atrair novos clientes ou estimulá-los a chegarem a esse potencial.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEstatísticapt_BR
dc.sizeorduration49pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAOpt_BR
dc.orcid.putcode60091188-
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