Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/27906

TítuloDescoberta de padrões num sistema de certificação de empresas
Autor(es)Carvalho, Mariana Reimão Queiroga Valério de
Orientador(es)Belo, Orlando
Palavras-chaveMineração de Dados
Processos de certificação de Empresas
Classificação e Segmentação de Dados
Descoberta de Padrões de Certificação
Data Mining
Process of Certification of Companies
Data Classification and Data Clustering
Discovery of Patterns of Certification
Data22-Dez-2011
Resumo(s)A mineração de dados tem como principal objetivo descobrir padrões escondidos num conjunto de dados, isto é, informação útil que ajude a tomar decisões sobre um determinado tema. Nesta dissertação usa-se a mineração numa base de dados que descreve os certificados adquiridos pelas empresas portuguesas no período 2008-2010. A certificação é um processo voluntário, que, apesar de ser bastante demorado, custoso e envolver demasiada burocracia, pode ser crucial para a sobrevivência das empresas. Os certificados demonstram o compromisso da empresa com a qualidade dos produtos e dos serviços, e com o meio ambiente, a saúde e a segurança dos trabalhadores, entre outros. Quais os certificados que uma empresa deve adquirir é uma das principais questões que se colocam a uma nova empresa no mercado. A resposta a esta pergunta pode variar com vários fatores, como a região onde a empresa se encontra localizada ou o seu sector de atividade. É necessária uma análise prévia que forneça um conhecimento do estado do mercado para tomar as melhores decisões. A aplicação de técnicas de mineração de dados permite obter uma descrição do estado do mercado e uma previsão de quais os certificados a adquirir consoante as características de uma empresa. A informação extraída facilita a tomada de decisão relativamente ao conjunto de certificados que melhor se adapta às características da empresa. Este conjunto de certificados varia com a competitividade resultante do número de empresas na região e do número de empresas no sector de atividade em que a nova empresa se encontra inserida. Os resultados apresentados nesta dissertação fornecem às novas empresas uma orientação inicial no mercado competitivo.
The main objective of data mining is to discover patterns in a database, i.e., useful information to support decision making on a given subject. In this dissertation data mining is used in a database that describes the certificates acquired by Portuguese companies in the period 2008 – 2010. Certification is a voluntary process, which, despite the time taken in the process, the costs and the bureaucracy, may be crucial for the survival of a company. Certificates are pledges of the commitment of the company with the quality of services and products, and with the environment, the health and the security of the workers, among others. Which are the certificates that a company must acquire is one of the main questions that is placed to a new company in the market. The answer to this question may depend on several factors, as the region where the company is located or its activity sector. A previous analysis is necessary to get the knowledge about the state of the market that enables to take the best decisions. The application of data mining techniques allows a description of the state of the market and a forecast of which are the certificates to acquire depending on the characteristics of a company. The information extracted supports the decision making relatively to the set of certificates that better suit the characteristics of the company. This set of certificates varies with the competitiveness resulting from the number of companies in the region and with the number of companies in the activity sector to which the new company belongs. The results presented in this dissertation provide an initial orientation to the new companies in the competitive market.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado em Engenharia de Informática
URIhttps://hdl.handle.net/1822/27906
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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