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Processo interdisciplinar de análise e classificação de dados: um estudo de caso em e-mail marketing.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: MONTHALER, Paul.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizado de Máquina
Ciência da Computação
Machine Learning
Computer Science
Computação
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2272
Resumo: Conseguir 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.
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