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Segmentação de clientes e análise dos atributos mais relevantes dos clusters

2022-12Journal article Open access
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datacite.subject.sdg04:Educação de Qualidadept_PT
dc.contributor.authorLopes, Nuno
dc.contributor.authorCavique, Luís
dc.date.accessioned2022-12-20T16:18:08Z
dc.date.available2022-12-20T16:18:08Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractTendo por base um conjunto de dados dos clientes de uma empresa de produtos alimentares, tentamos implementar duas estratégias de data mining com o objetivo de compreender quais os atributos que melhor podem segmentar estes consumidores. Aplicamos primeiro um algoritmo de segmentação (k-means) para agrupar estes clientes e, seguidamente, utilizamos um algoritmo de classificação (árvore de decisão) para análise visual dos atributos que definiram os clusters da segmentação. Através da análise visual dos gráficos resultantes da indução de árvores de decisão conseguimos verificar que só o valor do salário dos clientes pode segmentar este conjunto de dados.pt_PT
dc.description.abstractFrom a dataset of customers of a food company, we tried to implement two data mining strategies to understand which attributes can best segment these consumers. First, we applied a segmentation algorithm (k-means) to segment these customers and then we applied a classification algorithm (decision tree) for visual analysis of the attributes that defined the segmentation clusters. Through the visual analysis of the graphs resulting from the decision tree induction, we were able to verify that only the value of the customers' salary can segment this dataset.pt_PT
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.citationLopes, Nuno; Cavique, Luís - Segmentação de clientes e análise dos atributos mais relevantes dos clusters. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330 (Print) 2182-1801 (Online). Vol. 17 (2022), p. 29-48pt_PT
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34627/rcc.v17i0.280pt_PT
dc.identifier.eissn2182-1801
dc.identifier.issn1646-6330
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/12779
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.publisherUniversidade Abertapt_PT
dc.relation.publisherversionhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/280pt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_PT
dc.subjectSegmentaçãopt_PT
dc.subjectClassificaçãopt_PT
dc.subjectProspeção de dadospt_PT
dc.subjectK-meanspt_PT
dc.subjectÁrvores de decisãopt_PT
dc.subjectClusteringpt_PT
dc.subjectClassificationpt_PT
dc.subjectData miningpt_PT
dc.subjectDecision treespt_PT
dc.titleSegmentação de clientes e análise dos atributos mais relevantes dos clusterspt_PT
dc.title.alternativeCustomers segmentation: decision tree induction for visual analysis of cluster attributespt_PT
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.endPage48pt_PT
oaire.citation.startPage29pt_PT
oaire.citation.titleRevista de Ciências da Computaçãopt_PT
person.familyNamede Castro José Gonçalves Lopes
person.familyNameCavique
person.givenNamePaulo Nuno
person.givenNameLuís
person.identifier.ciencia-idB112-F774-8391
person.identifier.ciencia-id911E-84AC-3956
person.identifier.orcid0000-0003-2448-9798
person.identifier.orcid0000-0002-5590-1493
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typearticlept_PT
relation.isAuthorOfPublication0c8fcd8a-2488-47d5-86ce-c3dc60cf0505
relation.isAuthorOfPublication40906a16-46a2-42f1-b26d-7db7012294ee
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