Desenvolvimento e avaliação do aplicativo Hambre Delivery: apresentação do produto e análise de desempenho usando inteligência artificial
his 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...
| Autor principal: | GONÇALVES, Keventon Rian Guimarães |
|---|---|
| Grau: | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia |
| Publicado em: |
2024
|
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| Acesso em linha: |
https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7545 |
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oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-75452024-12-21T03:02:35Z Desenvolvimento e avaliação do aplicativo Hambre Delivery: apresentação do produto e análise de desempenho usando inteligência artificial GONÇALVES, Keventon Rian Guimarães FARIAS, Fabrício de Souza http://lattes.cnpq.br/1521079293982268 https://orcid.org/0000-0003-4344-6953 Delivery Avaliação de Clientes Inteligência Artificial Mineração de Dados KDD (Knowledge Discovery in Databases) Qualidade do Produto e Análise Geoespacial Customer Reviews Artificial Intelligence Data Mining Product Quality, Geospatial Analysis CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO his 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. Este 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. 2024-12-20T12:47:30Z 2024-12-20T12:47:30Z 2024-11-29 Trabalho de Curso - Graduação - Monografia GONÇALVES, 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:. https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7545 Acesso Aberto Disponível na internet via correio eletrônico: bibcameta@ufpa.br |
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Biblioteca Digital de Monografias - UFPA |
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his study presents an analysis of customer reviews from the Hambre Delivery platform,
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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
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