Desenvolvimento e avaliação do aplicativo Hambre Delivery: apresentação do produto e análise de desempenho usando inteligência artificial

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dc.contributor.advisor1FARIAS, Fabrício de Souza
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1521079293982268pt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-4344-6953pt_BR
dc.creatorGONÇALVES, Keventon Rian Guimarães
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9042505638275046pt_BR
dc.date.accessioned2024-12-20T12:47:30Z
dc.date.available2024-12-20T12:47:30Z
dc.date.issued2024-11-29
dc.description.abstracthis study presents an analysis of customer reviews from the Hambre Delivery platform, focusing on improving user experience and the performance of partner stores. Through the application of KDD (Knowledge Discovery in Databases) and Artificial Intelligence techniques, data mining was conducted on the reviews, addressing three main metrics: product quality, delivery time quality, and store quality. The analysis included calculating the averages for these metrics, identifying stores with below-average performance, and creating a notification system to alert the establishments. Additionally, a geospatial study was carried out to map the distribution of stores by city, using Python libraries such as Pandas, Folium, and AST. The results provide valuable insights into store performance, helping to identify critical areas and opportunities for improvements on the platform. The study also presents a clear visualization of stores on an interactive map, allowing for spatial analysis and expansion planning. This work contributes to the optimization of the app’s processes and provides support for future growth strategies and service improvements.en
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma análise das avaliações de clientes da plataforma Hambre Delivery, com foco na melhoria da experiência do usuário e no desempenho das lojas parceiras. Através da aplicação de técnicas de KDD (Knowledge Discovery in Databases) e Inteligência Artificial, foi realizada a mineração de dados das avaliações, abordando três métricas principais: qualidade do produto, qualidade do tempo de entrega e qualidade da loja. A análise incluiu o cálculo de médias dessas métricas, a identificação de lojas com desempenho abaixo da média e a criação de um sistema de notificações baseado em inteligência artificial para alertar os estabelecimentos. Além disso, foi realizado um estudo geoespacial para mapear a distribuição das lojas por cidade, utilizando bibliotecas Python como Pandas, Folium e AST. Os resultados obtidos fornecem insights valiosos sobre a performance das lojas, ajudando a identificar áreas críticas e oportunidades para melhorias na plataforma. O estudo também apresenta uma visualização clara das lojas em um mapa interativo, permitindo a análise espacial e o planejamento de expansão. O trabalho contribui para a otimização dos processos do aplicativo e oferece subsídios para futuras estratégias de crescimento e aprimoramento dos serviços.pt_BR
dc.identifier.citationGONÇALVES, Keventon Rian Guimarães. Desenvolvimento e avaliação do aplicativo Hambre Delivery: apresentação do produto e análise de desempenho usando inteligência artificial. Orientador: Fabrício de Souza Farias. 2024. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Faculdade de Sistemas de Informação, Campus Universitário do Tocantins/Cametá, Universidade Federal do Pará, Cametá, 2024. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7545. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7545
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source.uriDisponível na internet via correio eletrônico: bibcameta@ufpa.brpt_BR
dc.subjectDeliverypt_BR
dc.subjectAvaliação de Clientespt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectMineração de Dadospt_BR
dc.subjectKDD (Knowledge Discovery in Databases)pt_BR
dc.subjectQualidade do Produto e Análise Geoespacialpt_BR
dc.subjectCustomer Reviewsen
dc.subjectArtificial Intelligenceen
dc.subjectData Miningen
dc.subjectProduct Quality, Geospatial Analysisen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.titleDesenvolvimento e avaliação do aplicativo Hambre Delivery: apresentação do produto e análise de desempenho usando inteligência artificialpt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR
dcterms.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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