MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA NA SOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE MARKETING DIRETO E SEGMENTAÇÃO DE MERCADO / MINERACIÓN DE DATOS PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE MARKETING DIRECTO Y SEGMENTACIÓN DE MERCADO / DATA MINING APPLIED TO DIRECT MARKETING AND MARKET SEGMENTATION

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

Devido à quantidade cada vez maior de dados armazenada pelas instituições, a área de mineração de dados tem se tornado cada vez mais relevante e vários métodos e métodos têm sido propostos de maneira a aumentar sua aplicabilidade e desempenho. Esta dissertação investiga o uso de diversos métodos e técnicas de mineração de dados na modelagem e solução de problemas de Marketing. O objetivo do trabalho foi fazer um levantamento de alguns métodos e técnicas de mineração, avaliar seus desempenhos e procurar integrá-los na solução de problemas de marketing que envolvessem tarefas de agrupamento ou classificação. O trabalho consistiu de quatro etapas principais: estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudo sobre Marketing e alguns problemas de Marketing de Banco de Dados (DBM - Database Marketing) que envolvessem tarefas de agrupamento e classificação; levantamento e estudo de métodos e técnicas de Inteligência Computacional e Estatística que pudessem ser empregados na solução de alguns desses problemas; e estudos de caso. A primeira etapa do trabalho envolveu um estudo detalhado das diversas fases do processo de KDD: limpeza dos dados; seleção; codificação e transformação; redução de dimensionalidade; mineração; e pós-processamento. Na segunda etapa foram estudados os principais conceitos de Marketing e de DBM e a relação entre eles e o processo de KDD. Pesquisaram-se alguns dos tipos de problemas comuns na área e escolheram- se para análise dois que fossem suficientemente complexos e tivessem a possibilidade de se ter acesso a alguma empresa que fornecesse os dados e validasse a solução posteriormente. Os casos selecionados foram um de marketing direto e outro de segmentação de mercado. Na terceira etapa, foram estudados os métodos de Inteligência Computacional e Estatística usualmente empregados em tarefas de agrupamento e classificação de dados. Foram estudados: Redes Perceptron Multi-Camadas, Mapas Auto- Organizáveis, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro-Fuzzy, Árvores de Decisão, métodos Hierárquicos de agrupamento, Regressão Logística, Fuções Discriminantes de Fisher, entre outros. Por fim, na última etapa, procurou-se integrar todos os métodos e técnicas estudados na solução de dois estudos de caso, propostos inicialmente na segunda etapa do trabalho. Uma vez proposta a solução para os estudos de caso, elas foram levadas aos especialistas em Marketing das empresas para serem validadas no âmbito do negócio. Os estudos de caso mostraram a grande utilidade e aplicabilidade dos métodos e técnicas estudadas em problemas de marketing direto e segmentação de mercado. Sem o emprego dos mesmos, a solução para muitos desses problemas tornar-se-ia extremamente imprecisa ou até mesmo inviável. Mostraram também a grande importância das fases iniciais de pré-processamento dos dados no processo de KDD. Muitos desafios persistem ainda na área de mineração de dados, como a dificuldade de modelar dados não lineares e de manipular quantidades muito grande de dados, o que garante um vasto campo para pesquisa nos próximos anos.

ASSUNTO(S)

mineracion de datos descoberta de conhecimento em bancos de dados redes neurais marketing direto direct marketing classificacao de padroes redes neurales pattern classification kohonen neural networks kohonen mineracao de dados segmentacao de mercado market segmentation logica fuzzy knowledge discovery in databases fuzzy logic data mining

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados