PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFerreira, Lucas de Souza-
dc.date.accessioned2021-06-17T13:06:19Z-
dc.date.available2021-06-17T13:06:19Z-
dc.date.issued2021-06-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1626-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectRevisão de venda-
dc.subjectMineração de dados-
dc.subjectRede neural de recorrência-
dc.titleControle de estoque utilizando redes neuraispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Vinhal, Gustavo Siqueira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5227400971565575pt_BR
dc.contributor.referee1Ribeiro, Lucília Gomes-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1661112253971159pt_BR
dc.contributor.referee2Abadia, Fernando Gonçalves-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3382052342707576pt_BR
dc.description.resumoNo presente trabalho foi utilizado redes neurais recorrentes para a previsão de vendas. A previsão de vendas no varejo desempenha um papel importante na cadeia de operação de uma empresa. Com base nessa previsão é possível negociar e planejar junto aos fornecedores a compra e entrega dos produtos necessários. O desenvolvimento de descoberta de conhecimento em base de dados é um processo amplo que abrange diversos conceitos e processos. A mineração de dados é uma das várias etapas do processo, que contribui para tomadas de decisões nas empresas. No presente trabalho foram utilizados modelos de classificação para minerar dados de vendas de produtos relacionados a uma empresa do ramo farmacêutico. Mais especificamente, foram abordados os fatores referentes aos dados comerciais de vendas, considerando um período aproximado de 10 anos. Após todo processamento de descoberta em base de dados e mineração de dados, foi utilizado as bibliotecas Pandas e Tensorflow da linguagem python para processar os dados da venda em uma rede neural de recorrência, a fim de prever a quantidade mensal de vendas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências Exatas e da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAOpt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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