Submitted by SBI Biblioteca Digital (sbi.bibliotecadigital@puc-campinas.edu.br) on 2018-02-21T17:47:30Z No. of bitstreams: 1 JOSE DIVINO DE LIMA.pdf: 3046765 bytes, checksum: a793279094d547961482cafe99be62cb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-21T17:47:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOSE DIVINO DE LIMA.pdf: 3046765 bytes, checksum: a793279094d547961482cafe99be62cb (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / The present dissertation work analyses telecommunication systems failures caused by internal and external agents. This analysis can be very challenging since such systems are complex and heterogeneous. Within this context, this work proposed a model that can be used to predict consequent failures from data samples. To do so, we have used a data mining tool and prediction algorithms that create decision trees. Applying the proposed model to a set of faults, generated by the system of a major telecommunications operator, it was demonstrated that it is possible to group faults with an accuracy of 85.96%. In this way, a process can be established that assists in the definition of grouping and correlation of failures, which allows that high level management systems can be configured more efficiently by their administrators. / O presente trabalho de disserta??o tem como principal objetivo a an?lise dos sistemas de telecomunica??o, os quais est?o cada vez mais complexos e heterog?neos e, em fun??o disso, suscet?veis a diversos tipos de falhas causadas tanto por fatores internos como externos, sendo estes ?ltimos devido ? integra??o com sistemas de terceiros. Dentro desse contexto, este trabalho apresenta, ent?o, um modelo que pode ser utilizado para prever falhas consequentes a partir de uma amostra de dados. Para tanto, utilizou-se uma ferramenta de minera??o de dados e algoritmos de predi??o, que criam ?rvores de decis?o. Aplicado o modelo proposto a um conjunto de falhas, gerado pelo sistema de uma grande operadora de telecomunica??es, demonstrou-se que ? poss?vel agrupar falhas com precis?o de 85,96%. Logo, pode-se estabelecer um processo que auxilia na defini??o do agrupamento e correla??o de falhas, permitindo que os sistemas de gest?o de alto n?vel possam ser configurados de maneira mais eficiente pelos administradores.

Submitted by Kelson Anthony de Menezes (kelson@ucb.br) on 2016-10-28T18:48:01Z No. of bitstreams: 1 JeffersonJoseCeruttiGauerDissertacao2016.pdf: 1448138 bytes, checksum: 7c0985d46840a27fe872a0de79761029 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-28T18:48:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JeffersonJoseCeruttiGauerDissertacao2016.pdf: 1448138 bytes, checksum: 7c0985d46840a27fe872a0de79761029 (MD5) Previous issue date: 2016-03-10 / Similarities of products and services, market stagnation, the portability of operations among institutions, competition and competitiveness in banking sector have motivated more attention to customer loyalty. It is essential to win new clients as well as to retain them in order to avoid churn. So management tools that concern relations with customers require an increasing amount of variables. Present study covers the best clients in a big-size Brazilian financial institution. It proposes a model for churn predicting, based on the evolution of their loans and investments. Operations from ca. 291 thousands clients were the input data for software QlikView (a user-oriented Business Intelligence platform). The model transformed the Daily Balance Average into a logarithm scale in order to assess the value oscillation according to periods. The achieved index seems to be a possible churn predictor, which indicates that relations management should regard carefully customers susceptible to churn. Nevertheless this index alone does not explain the churn rate. It is recommended to apply it as a complement and a refinement of other indexes that are already deployed in customer loyalty management. / As semelhan??as de produtos e servi??os, a estagna????o do mercado, a portabilidade de opera????es entre institui????es e a concorr??ncia e competitividade no setor banc??rio t??m motivado mais aten????o ?? fideliza????o do cliente. A considera????o de tais fatores ?? essencial para a conquista de novos clientes, bem como para a sua reten????o, a fim de evitar o churn. Assim, ferramentas de gest??o de relacionamento com o cliente exigem uma quantidade crescente de vari??veis. O presente estudo abrange os melhores clientes de uma institui????o financeira brasileira de grande porte. Prop??e um modelo para a predi????o de churn, com base na evolu????o dos seus empr??stimos e investimentos. Opera????es de 291.761 clientes foram os dados de entrada para a ferramenta QlikView (uma plataforma de BI ??? Business Intelligence ??? orientada ao usu??rio). O modelo transformou a M??dia de Saldos Di??rio (MSD) em uma escala logar??tmica, a fim de avaliar a oscila????o de acordo com os per??odos. O indicador alcan??ado parece ser um poss??vel preditor de churn, o que indica que a gest??o de relacionamento deve considerar cuidadosamente os clientes suscet??veis ?? evas??o. No entanto, s?? este indicador n??o explica a taxa de churn. Recomenda-se aplic??-lo como um complemento e um refinamento de outros indicadores que j?? est??o implantados na gest??o da fideliza????o com o cliente.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlynneCSQ_DISSERT.pdf: 5674522 bytes, checksum: 276b6f887cbd025afcc9fc319a3dbc2e (MD5) Previous issue date: 2012-09-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The opening of the Brazilian market of electricity and competitiveness between companies in the energy sector make the search for useful information and tools that will assist in decision making activities, increase by the concessionaires. An important source of knowledge for these utilities is the time series of energy demand. The identification of behavior patterns and description of events become important for the planning execution, seeking improvements in service quality and financial benefits. This dissertation presents a methodology based on mining and representation tools of time series, in order to extract knowledge that relate series of electricity demand in various substations connected of a electric utility. The method exploits the relationship of duration, coincidence and partial order of events in multi-dimensionals time series. To represent the knowledge is used the language proposed by M?rchen (2005) called Time Series Knowledge Representation (TSKR). We conducted a case study using time series of energy demand of 8 substations interconnected by a ring system, which feeds the metropolitan area of Goi?nia-GO, provided by CELG (Companhia Energ?tica de Goi?s), responsible for the service of power distribution in the state of Goi?s (Brazil). Using the proposed methodology were extracted three levels of knowledge that describe the behavior of the system studied, representing clearly the system dynamics, becoming a tool to assist planning activities / A abertura do mercado brasileiro de energia el?trica e a competitividade entre as empresas do setor energ?tico fazem com que a busca por informa??es ?teis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decis?es, aumente por parte das concession?rias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concession?rias s?o as s?ries temporais de consumo de energia. A identifica??o de padr?es de comportamento e a descri??o de eventos se tornam necess?rias para a execu??o de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras. A presente disserta??o apresenta uma metodologia baseada em ferramentas de minera??o e representa??o de s?ries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam s?ries de demanda de energia el?trica de diversas subesta??es interligadas de uma concession?ria. O m?todo utilizado explora rela??es de dura??o, coincid?ncia e ordem parcial de eventos em s?ries temporais multidimensionais. Para a representa??o do conhecimento ser? utilizada a linguagem proposta por M?rchen (2005) chamada Time Series Knowledge Representation (TSKR). Foi realizado um estudo de caso usando s?ries temporais de demanda de energia de 8 subesta??es interligadas por um sistema em anel, que alimenta a regi?o metropolitana de Goi?nia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energ?tica de Goi?s), permission?ria do servi?o de distribui??o de energia no estado de Goi?s (Brasil). Utilizando a metodologia proposta foram extra?dos tr?s n?veis de conhecimento que descrevem o comportamento do sistema estudado, representando a din?mica do sistema de forma clara, constituindo-se em uma ferramenta para auxiliar em atividades de planejamento