1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorAssis, Rafael Morais de-
dc.date.accessioned2022-09-09T15:43:27Z-
dc.date.available2022-09-09T15:43:27Z-
dc.date.issued2022-04-01-
dc.identifier.citationASSIS, Rafael Morais de. Preparando bases de dados para uso em sistema preditivo que visa a reduzir a emissão de ordens de serviço em empresa de telecom. 2022. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36035-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectPré-processamentopt_BR
dc.subjectDados de telecompt_BR
dc.subjectOrdem de serviçopt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectIntegração de dadospt_BR
dc.titlePreparando bases de dados para uso em sistema preditivo que visa a reduzir a emissão de ordens de serviço em empresa de telecompt_BR
dc.title.alternativePreparing databases for use in a predictive system that aims to reduce the issuance of work orders in a telecommunications companypt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Julia, Rita Maria da Silva-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8032993126633250pt_BR
dc.contributor.referee1Pereira, Fabíola Souza Fernandes-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2320001731969968pt_BR
dc.contributor.referee2Barioni, Maria Camila Nardini-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3785426518998830pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5081118724094745pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA grande quantidade de dados gerados no dia-a-dia da sociedade moderna, quando usada adequadamente, pode representar uma rica fonte de informações. Dentre os complexos problemas presentes em empresas que lidam com grande volume de dados e que prestam serviços diretos à sociedade, destaca-se a inevitável dificuldade de manter suas bases de dados atualizadas e adequadas para serem usadas como fonte confiável de informação em sistemas que visam a melhorar a experiência do cliente com a empresa. Nesse cenário, empresas de Telecom representam um relevante estudo de caso por, naturalmente, implementarem tecnologias de comunicação que servem como vetores de disseminação da informação digital. Assim sendo, o presente trabalho se encaixa no escopo de um projeto de pesquisa maior efetuado no seio da empresa Algar Telecom. Um dos grandes desafios da referida empresa é usar as informações presentes nos dados relativos a seus clientes de forma a melhorar a satisfação deles com os serviços prestados. Neste contexto, o objetivo geral do referido projeto global é o de efetuar a predição de aberturas de Ordens de Serviço na Algar Telecom, ou seja, buscar prever com antecedência se um dado cliente, em função de sua experiência com os serviços prestados pela empresa, está propenso a acionar um processo de reclamação que tenda a desencadear a abertura de uma Ordem de Serviço o que representa uma dinâmica que, além de onerosa para a empresa, é desagradável para o cliente. Dessa forma, a execução do citado projeto global visa a melhorar a experiência do cliente com a empresa. Contudo, um dos grandes desafios encontrados em sua implementação é o fato de as bases de dados envolvidas no processo apresentarem sérias fragilidades que comprometem sua utilização. Assim sendo, o objetivo central desta proposta de TCC consiste em preparar e interligar essas bases de dados de tal forma que elas possam ser usadas pelo sistema preditivo global, permitindo-lhe produzir resultados confiáveis. Para tanto, tais bases inicialmente foram submetidas a um cuidadoso processo de análise e limpeza de dados e, posteriormente, agrupadas. Os resultados satisfatórios do tratamento dessas bases de dados efetuado na presente proposta puderam ser validados por meio das boas acurácias obtidas pelo sistema preditivo.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration62pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.orcid.putcode118763561-
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