Bancos de dados relacionais são fontes de dados rigidamente estruturadas, caracterizadas por relacionamentos complexos entre um conjunto de relações (tabelas). Entender tais relacionamentos é um desafio, porque os usuários precisam considerar múltiplas relações, entender restrições de integridade, interpretar vários atributos, e construir consultas SQL para cada tentativa de exploração. Neste cenário, introduz-se uma metodologia em duas etapas; primeiro utiliza-se um grafo organizado como uma estrutura hierárquica para modelar os relacionamentos do banco de dados, e então, propõe-se uma nova técnica de visualização para exploração relacional. Os resultados demonstram que a proposta torna a exploração de bases de dados significativamente simplificada, pois o usuário pode navegar visualmente pelos dados com pouco ou nenhum conhecimento sobre a estrutura subjacente. Além disso, a navegação visual de dados remove a necessidade de consultas SQL, e de toda complexidade que elas requerem. Acredita-se que esta abordagem possa trazer um paradigma inovador no que tange à compreensão de dados relacionais / Relational databases are rigid-structured data sources characterized by complex relationships among a set of relations (tables). Making sense of such relationships is a challenging problem because users must consider multiple relations, understand their ensemble of integrity constraints, interpret dozens of attributes, and draw complex SQL queries for each desired data exploration. In this scenario, we introduce a twofold methodology; we use a hierarchical graph representation to efficiently model the database relationships and, on top of it, we designed a visualization technique for rapidly relational exploration. Our results demonstrate that the exploration of databases is deeply simplified as the user is able to visually browse the data with little or no knowledge about its structure, dismissing the need of complex SQL queries. We believe our findings will bring a novel paradigm in what concerns relational data comprehension.

Os recentes avanços da ciência e tecnologia viabilizaram o crescimento de dados em quantidade e disponibilidade. Junto com essa explosão de informações geradas, surge a necessidade de analisar dados para descobrir conhecimento novo e útil. Desse modo, áreas que visam extrair conhecimento e informações úteis de grandes conjuntos de dados se tornaram grandes oportunidades para o avanço de pesquisas, tal como o Aprendizado de Máquina (AM) e a Mineração de Dados (MD). Porém, existem algumas limitações que podem prejudicar a acurácia de alguns algoritmos tradicionais dessas áreas, por exemplo o desbalanceamento das amostras das classes de um conjunto de dados. Para mitigar tal problema, algumas alternativas têm sido alvos de pesquisas nos últimos anos, tal como o desenvolvimento de técnicas para o balanceamento artificial de dados, a modificação dos algoritmos e propostas de abordagens para dados desbalanceados. Uma área pouco explorada sob a visão do desbalanceamento de dados são os problemas de classificação hierárquica, em que as classes são organizadas em hierarquias, normalmente na forma de árvore ou DAG (Direct Acyclic Graph). O objetivo deste trabalho foi investigar as limitações e maneiras de minimizar os efeitos de dados desbalanceados em problemas de classificação hierárquica. Os experimentos realizados mostram que é necessário levar em consideração as características das classes hierárquicas para a aplicação (ou não) de técnicas para tratar problemas dados desbalanceados em classificação hierárquica. / Recent advances in science and technology have made possible the data growth in quantity and availability. Along with this explosion of generated information, there is a need to analyze data to discover new and useful knowledge. Thus, areas for extracting knowledge and useful information in large datasets have become great opportunities for the advancement of research, such as Machine Learning (ML) and Data Mining (DM). However, there are some limitations that may reduce the accuracy of some traditional algorithms of these areas, for example the imbalance of classes samples in a dataset. To mitigate this drawback, some solutions have been the target of research in recent years, such as the development of techniques for artificial balancing data, algorithm modification and new approaches for imbalanced data. An area little explored in the data imbalance vision are the problems of hierarchical classification, in which the classes are organized into hierarchies, commonly in the form of tree or DAG (Direct Acyclic Graph). The goal of this work aims at investigating the limitations and approaches to minimize the effects of imbalanced data with hierarchical classification problems. The experimental results show the need to take into account the features of hierarchical classes when deciding the application of techniques for imbalanced data in hierarchical classification.

O objetivo deste estudo é apontar o eletrodoméstico da linha branca que provavelmente pode sofrer reprocesso mais facilmente quando atinge seu efetivo fim do ciclo de vida útil, por ser julgado prioritário entre as variáveis de um canal de distribuição reverso. Para tanto, utilizou-se os conceitos da logística reversa juntamente com a aplicação do Método de Análise Hierárquica, modelo multicritério que deriva uma escala de prioridades a partir do julgamento subjetivo de especialistas. O estudo justifica-se pela necessidade de evitar que uma disposição final inadequada ocorra, devendo os bens de pós-consumo duráveis, categoria à qual os eletrodomésticos da linha branca pertencem, serem reintroduzidos na cadeia produtiva, para que os mesmos não resultem em resíduos sólidos descartados no meio ambiente e os recursos naturais sejam poupados. O método consiste na formulação e aplicação do Método de Análise Hierárquica a vinte especialistas de diferentes áreas. No processo de aplicação considerou-se a consistência dos julgamentos, para que o resultado final obtido se aproximasse ao máximo de uma situação real. Após tratamento dos dados, verificou-se que o refrigerador foi considerado o eletrodoméstico da linha branca prioritário para retornar aos locais de reprocesso através do canal de distribuição reverso, atingindo 70% da preferência nos vinte julgamentos, ou seja, o refrigerador foi a alternativa de decisão julgada prioritária por 14 especialistas. O resultado da análise conjunta apontou que o refrigerador obteve importância de 37,07%, seguido por microondas com importância de 23,73%, lavadora de roupas com importância de 21,37% e fogão com importância de 17,83%. / The aim of this study is to point the white line appliance that can easier undergo reprocessing when it reaches the end of its effective life cycle, by the priority among the variables of a reverse distribution channel. We used the concepts of reverse logistics with the Analytic Hierarchy Process, multicriteria model that derives a range of priorities from the subjective judgments of specialists. The study is justified by the avoidance of the improper final disposal of these kind of products, and the assets of post-consumer durable category that white goods belong to be reintroduced in the production chain, so that they do not result in solid waste discard in the environment and the natural resources are spared. The method consists by the formulation and application of Analytic Hierarchy Process to twenty specialists from different areas. During the implementation process the consistency of judgments were considered so that the final result would be closer to a real situation. After processing, it was found that the refrigerator was the priority appliance to return to reprocessing sites through reverse distribution channel, reaching 70% preference in the twenty trials, i.e., the refrigerator was the alternative priority decision judged by fourteen experts. The result of the combined analysis showed that the refrigerator achieved importance of 37.07%, followed by microwave importance of 23.73%, washing machines with the importance of 21.37% and the stove with importance of 17.83%.

O avanço da economia brasileira e o amadurecimento dos mercados induzem a crescente competitividade nos diferentes setores. Com isso, as corporações buscam por maneiras de investir com maior produtividade de modo a direcionar recursos nas suas atividades fins para desenvolvimento e expansão do negocio principal. Os ativos imobiliários são um dos recursos mais onerosos para muitas empresas, que ainda imobilizam recursos nesses ativos de longo prazo de maturação. É incipiente a percepção das empresas brasileiras em relação às perdas de oportunidade de ganho com os investimentos que são internados nas suas bases instaladas. Nesse contexto, a tese trata da configuração de um método para analise da oportunidade de imobilização e desmobilização em imóveis corporativos sob a ótica das corporações usuárias, por meio da identificação de critérios qualitativos e quantitativos (econômico-financeiros) relevantes a analise, considerando (i) os mecanismos diretos e indiretos atualmente empregados no Brasil, (ii) a sustentação legal, (iii) as praticas tributarias e contábeis, e (iv) as praticas prevalentes de mercado. Os critérios de decisão do método são priorizados pelos administradores das corporações com auxilio de uma ferramenta para analise hierárquica de decisão (Analytic Hierarchy Process - AHP), que indica a alternativa mais adequada entre as opções de imobilização ou não no real estate para cada situação. O método desenvolvido nesta tese pode ser uma importante ferramenta de apoio para as diretrizes de governança corporativa no que tange as decisões em relação ao portfolio de real estate das corporações, podendo ser utilizado por empresas com atuação nos diferentes setores da economia, tais como: manufatura, serviços, varejo, entre outros, inclusive no setor publico. / The development of the Brazilian economy and the maturity of the markets have prompted growing competition within different sectors. In this context corporations tend to find ways to invest more productively by focusing on their main activities in an effort to enhance their core business. Real estate assets are generally one of the companies\' greatest expenses; even so, companies still invest in these long-term maturity assets. It is still incipient the perception of Brazilian companies as regards the opportunity costs incurred by them as a result of investing in real estate assets. In view of the foregoing, the thesis sets forth an analysis method to guide the decision whether to invest or not in real estate assets from the perspective of corporate users. The analysis is based on qualitative and quantitative attributes by taking in account (i) both direct and indirect procedures currently used in Brazil, (ii) the legal framework, (iii) the tax and accounting practices, and (iv) the prevalent market practices. The method\'s decision criteria are prioritized by the corporations` officers through the AHP tool (Analytic Hierarchy Process), which indicates the most appropriate decision in each situation. The method herein developed may work as an important corporate governance guideline in the extent real estate portfolio decisions are taken by corporations, and it can be used by companies of different sectors, such as manufacturing, service, retail, among others, including the public sector.

A tarefa de classificação em Aprendizado de Máquina consiste da criação de modelos computacionais capazes de identificar automaticamente a classe de objetos pertencentes a um domínio pré-definido a partir de um conjunto de exemplos cuja classe é conhecida. Existem alguns cenários de classificação nos quais cada objeto pode estar associado não somente a uma classe, mas a várias classes ao mesmo tempo. Adicionalmente, nesses cenários denominados multirrótulo, as classes podem ser organizadas em uma taxonomia que representa as relações de generalização e especialização entre as diferentes classes, definindo uma hierarquia de classes, o que torna a tarefa de classificação ainda mais específica, denominada classificação hierárquica. Os métodos utilizados para a construção desses modelos de classificação são complexos e dependem fortemente da disponibilidade de uma quantidade expressiva de exemplos previamente classificados. Entretanto, para muitas aplicações é difícil encontrar um número significativo desses exemplos. Além disso, com poucos exemplos, os algoritmos de aprendizado supervisionado não são capazes de construir modelos de classificação eficazes. Nesses casos, é possível utilizar métodos de aprendizado semissupervisionado, cujo objetivo é aprender as classes do domínio utilizando poucos exemplos conhecidos conjuntamente com um número considerável de exemplos sem a classe especificada. Neste trabalho são propostos, entre outros, métodos que fazem uso do aprendizado semissupervisionado baseado em desacordo coperspectiva, tanto para a tarefa de classificação multirrótulo plana quanto para a tarefa de classificação hierárquica. São propostos, também, outros métodos que utilizam o aprendizado ativo com intuito de melhorar a performance de algoritmos de classificação semissupervisionada. Além disso, são propostos dois métodos para avaliação de algoritmos multirrótulo e hierárquico, os quais definem estratégias para identificação dos multirrótulos majoritários, que são utilizados para calcular os valores baseline das medidas de avaliação. Foi desenvolvido um framework para realizar a avaliação experimental da classificação hierárquica, no qual foram implementados os métodos propostos e um módulo completo para realizar a avaliação experimental de algoritmos hierárquicos. Os métodos propostos foram avaliados e comparados empiricamente, considerando conjuntos de dados de diversos domínios. A partir da análise dos resultados observa-se que os métodos baseados em desacordo não são eficazes para tarefas de classificação complexas como multirrótulo e hierárquica. Também é observado que o problema central de degradação do modelo dos algoritmos semissupervisionados agrava-se nos casos de classificação multirrótulo e hierárquica, pois, nesses casos, há um incremento nos fatores responsáveis pela degradação nos modelos construídos utilizando aprendizado semissupervisionado baseado em desacordo coperspectiva / In machine learning, the task of classification consists on creating computational models that are able to automatically identify the class of objects belonging to a predefined domain from a set of examples whose class is known a priori. There are some classification scenarios in which each object can be associated to more than one class at the same time. Moreover, in such multilabeled scenarios, classes can be organized in a taxonomy that represents the generalization and specialization relationships among the different classes, which defines a class hierarchy, making the classification task, known as hierarchical classification, even more specific. The methods used to build such classification models are complex and highly dependent on the availability of an expressive quantity of previously classified examples. However, for a large number of applications, it is difficult to find a significant number of such examples. Moreover, when few examples are available, supervised learning algorithms are not able to build efficient classification models. In such situations it is possible to use semi-supervised learning, whose aim is to learn the classes of the domain using a few classified examples in conjunction to a considerable number of examples with no specified class. In this work, we propose methods that use the co-perspective disagreement based learning approach for both, the flat multilabel classification and the hierarchical classification tasks, among others. We also propose other methods that use active learning, aiming at improving the performance of semi-supervised learning algorithms. Additionally, two methods for the evaluation of multilabel and hierarchical learning algorithms are proposed. These methods define strategies for the identification of the majority multilabels, which are used to estimate the baseline evaluation measures. A framework for the experimental evaluation of the hierarchical classification was developed. This framework includes the implementations of the proposed methods as well as a complete module for the experimental evaluation of the hierarchical algorithms. The proposed methods were empirically evaluated considering datasets from various domains. From the analysis of the results, it can be observed that the methods based on co-perspective disagreement are not effective for complex classification tasks, such as the multilabel and hierarchical classification. It can also be observed that the main degradation problem of the models of the semi-supervised algorithms worsens for the multilabel and hierarchical classification due to the fact that, for these cases, there is an increase in the causes of the degradation of the models built using semi-supervised learning based on co-perspective disagreement

O problema de clusterização (agrupamento) consiste em, a partir de uma base de dados, agrupar os elementos de modo que os mais similares fiquem no mesmo cluster (grupo), e os elementos menos similares fiquem em clusters distintos. Há várias maneiras de se realizar esses agrupamentos. Uma das mais populares é a hierárquica, onde é criada uma hierarquia de relacionamentos entre os elementos. Há vários métodos de se analisar a similaridade entre elementos no problema de clusterização. O mais utilizado entre eles é o método single linkage, que agrupa os elementos que apresentarem menor distância entre si. Para se aplicar a técnica em questão, uma matriz de distâncias é a entrada utilizada. Esse processo de agrupamento gera ao final uma árvore invertida conhecida como dendrograma. O coeficiente de correlação cofenética (ccc), obtido após a construção do dendrograma, é utilizado para avaliar a consistência dos agrupamentos gerados e indica o quão fiel o dendrograma está em relação aos dados originais. Dessa forma, um dendrograma apresenta agrupamentos mais consistentes quando o ccc for o mais próximo de um (1) . O problema de clusterização em todas as suas vertentes, inclusive a clusterização hierárquica (objeto de estudo nesse trabalho), pertence a classe de problemas NP-Completo. Assim sendo, é comum o uso de heurísticas para obter soluções de modo eficiente para esse problema. Com o objetivo de gerar dendrogramas que resultem em melhores ccc, é proposto no presente trabalho um novo algoritmo que utiliza os conceitos da metaheurística GRASP. Também é objetivo deste trabalho implementar tal solução em computação paralela em um cluster computacional, permitindo assim trabalhar com matrizes de dimensões maiores. Testes foram realizados para comprovar o desempenho do algoritmo proposto, comparando os resultados obtidos com os gerados pelo software R. / The problem of clustering (grouping) consists of, from a database, group the elements so that more queries are in the same cluster (group) and less similar elements are different clusters. There are several ways to accomplish these groupings. One of the most popular is the hierarchical, where a hierarchical relationships between the elements is created. There are several methods of analyzing the similarity between elements in the clustering problem. The most common among them is the single linkage method, which brings together the elements that are experiencing less apart. To apply the technique in question, distance matrix is the input used. This grouping process generates the end an inverted tree known as dendrogram. The cophenetic correlation coefficient (ccc), obtained after the construction of the dendrogram is a measure used to evaluate the consistency of the clusters generated and indicates how faithful he is in relation to the original data. Thus, a dendrogram gives more consistent clusters when the ccc is closer to one (1). The clustering problem in all its aspects, including hierarchical clustering (object of study in this work), belongs to the class of NP-complete problems. Therefore, it is common to use heuristics for efficient solutions to this problem. In order to generate dendrograms that result in better ccc, it is proposed in this paper a new algorithm that uses the concepts of GRASP metaheuristic. It is also objective of this work to implement such a solution in parallel computing in a computer cluster, thus working with arrays larger. Tests were conducted to confirm the performance of the proposed algorithm, comparing the results with those generated by the software R.

Made available in DSpace on 2015-03-05T17:04:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 11 / Bolsa para curso e programa de Pós Graduação / Este trabalho aborda critérios de recuperação de serviços importantes para sobrevivência de qualquer organização que busca a excelência dos processos de pós-vendas, e tem como objetivo, identificar a importância relativa e o respectivo grau de aplicação (desempenho) das dimensões de recuperação de serviços agregados em uma empresa de manufatura. Após a base conceitual construída por meio de pesquisa bibliográfica, foi realizado um estudo de caso de caráter exploratório com abordagem quali-quantitativa, no qual foi utilizado o método de análise hierárquica de processos e aplicado um questionário categórico. Clientes mais exigentes carecem de maior comprometimento das organizações para satisfazerem suas necessidades. Deste modo, a pesquisa verificou as lacunas existentes, assim como os aspectos que afetam os processos de recuperação de serviços e as dimensões que merecem prioridade. Dentre as dimensões identificadas, podem ser destacadas: agir rapidamente, autonomia da linha de frente e diagnóstico da falha / This work approaches important criteria of services recovery for survival of any organization that looks for excellence in after-sales processes, and aims to identify the relative importance and the respective degree of application in recovery services dimensions in a manufacture company. After the conceptual base built by means of bibliographic research, a case study of exploratory character was accomplished with quali-quantitative approach, in which the method of analytic hierarchy process was used and a categorical questionnaire was applied. More demanding customers require greater commitment of organizations to satisfy their needs, thus, the study found gaps as well as the aspects that affect the processes of recovery services and the dimensions that deserve priority. Among the identified dimensions they can be highlighted: to act quickly, autonomy from the front line and fault diagnosis. The biggest gaps were found in autonomy from the front line, fault diagnosis and keep the customer informed. The rese

1. O manejo da vida silvestre em matrizes antropizadas, fora de reservas naturais, é importante para melhorar a eficácia de esforços conservacionistas que visam proteger e restaurar a biodiversidade. Desta forma, é fundamental entender as características da matriz que aumentam a adequabilidade do habitat para as espécies remanescentes e também avaliar as respostas das espécies à práticas de manejo alternativas. 2. Neste estudo utilizamos uma abordagem de modelagem hierárquica, que leva em conta o efeito de falhas de detectabilidade das espécies, para estimar o efeito de práticas de manejo adotadas dentro de talhões de plantios de Eucalyptus sobre a ocupação de aves. Nossos modelos incorporam características sítio-específicas, como tipo de prática de manejo e o contexto da paisagem em que se inserem cada unidade amostral. Também incorpora características espécie-específicas, em particular à sensibilidade das espécies aos distúrbios e estrato de forrageio. 3. O principal fator associado a diferenças na ocupação de aves dentro de nossa área de estudo é o tipo de pratica de manejo. A presença de árvores nativas dispersas e de sub-bosque em estágio inicial de sucessão dentro dos talhões está associada com um aumento na proporção de espécies do pool regional capaz de ocupar a matriz silvicultural. O contexto da paisagem teve um efeito relativamente menor sobre a ocupação de aves na área de estudo. 4. Síntese e Aplicação. A ocupação de aves está associada positivamente ao aumento da complexidade estrutural dentro dos talhões de eucalipto, as espécies respondem a retenção de árvores nativas dispersas e a presença de sub-bosque. Gerenciadores interessados em aumentar o valor conservacionista de plantios de Eucalyptus para as aves deveriam preservar as arvores maduras e adotar práticas que estimulem a regeneração do sub-bosque durante o preparo do local e rotação do plantio. / 1. Managing for wildlife in human-dominated matrices outside natural reserves has great importance to improve the efficacy of conservation efforts aiming to protect and restore biodiversity. As such, it is critical to understand which features of the matrix that enhance habitat suitability to the remaining species and also to evaluate species responses to alternative management practices. 2. We used hierarchical modeling to estimate the effect of stand level management practices adopted in Eucalyptus plantations on bird occupancy while accounting for species detection failure. Our models incorporate site- specific traits, such as management practice type and the landscape context of each sampling unit. It also incorporates species specific-traits, particularly species sensitivity to disturbance and species foraging stratum. 3. The major factor associated with differences in bird occupancy within our study site is the management practice type. Scattered native trees and early successional stage understory within mature stands was associated with an increase in the proportion of bird species from the regional pool that was able to occupy the silvicultural matrix. Landscape context had a relatively minor effect on bird occupancy in our study area. 4. Synthesis and applications. Bird occupancy is positively associated with increasing spatial heterogeneity within eucalyptus stands with species responding to the retention of native scattered trees and understory presence. Managers interested in improving the conservation value of Eucalyptus plantations to birds should preserve some existing trees and adopt practices that trigger understory regeneration during site preparation and stand rotation.

O objetivo deste estudo é apontar o eletrodoméstico da linha branca que provavelmente pode sofrer reprocesso mais facilmente quando atinge seu efetivo fim do ciclo de vida útil, por ser julgado prioritário entre as variáveis de um canal de distribuição reverso. Para tanto, utilizou-se os conceitos da logística reversa juntamente com a aplicação do Método de Análise Hierárquica, modelo multicritério que deriva uma escala de prioridades a partir do julgamento subjetivo de especialistas. O estudo justifica-se pela necessidade de evitar que uma disposição final inadequada ocorra, devendo os bens de pós-consumo duráveis, categoria à qual os eletrodomésticos da linha branca pertencem, serem reintroduzidos na cadeia produtiva, para que os mesmos não resultem em resíduos sólidos descartados no meio ambiente e os recursos naturais sejam poupados. O método consiste na formulação e aplicação do Método de Análise Hierárquica a vinte especialistas de diferentes áreas. No processo de aplicação considerou-se a consistência dos julgamentos, para que o resultado final obtido se aproximasse ao máximo de uma situação real. Após tratamento dos dados, verificou-se que o refrigerador foi considerado o eletrodoméstico da linha branca prioritário para retornar aos locais de reprocesso através do canal de distribuição reverso, atingindo 70% da preferência nos vinte julgamentos, ou seja, o refrigerador foi a alternativa de decisão julgada prioritária por 14 especialistas. O resultado da análise conjunta apontou que o refrigerador obteve importância de 37,07%, seguido por microondas com importância de 23,73%, lavadora de roupas com importância de 21,37% e fogão com importância de 17,83%. / The aim of this study is to point the white line appliance that can easier undergo reprocessing when it reaches the end of its effective life cycle, by the priority among the variables of a reverse distribution channel. We used the concepts of reverse logistics with the Analytic Hierarchy Process, multicriteria model that derives a range of priorities from the subjective judgments of specialists. The study is justified by the avoidance of the improper final disposal of these kind of products, and the assets of post-consumer durable category that white goods belong to be reintroduced in the production chain, so that they do not result in solid waste discard in the environment and the natural resources are spared. The method consists by the formulation and application of Analytic Hierarchy Process to twenty specialists from different areas. During the implementation process the consistency of judgments were considered so that the final result would be closer to a real situation. After processing, it was found that the refrigerator was the priority appliance to return to reprocessing sites through reverse distribution channel, reaching 70% preference in the twenty trials, i.e., the refrigerator was the alternative priority decision judged by fourteen experts. The result of the combined analysis showed that the refrigerator achieved importance of 37.07%, followed by microwave importance of 23.73%, washing machines with the importance of 21.37% and the stove with importance of 17.83%.

Submitted by Edson Wu (edson_wu1991@hotmail.com) on 2016-05-09T21:45:41Z No. of bitstreams: 1 Dissertation - V20160422.pdf: 3700609 bytes, checksum: fd4bc7b83bbddb6dc18e2b24154d988f (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-05-19T19:50:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertation - V20160422.pdf: 3700609 bytes, checksum: fd4bc7b83bbddb6dc18e2b24154d988f (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2016-06-06T13:41:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertation - V20160422.pdf: 3700609 bytes, checksum: fd4bc7b83bbddb6dc18e2b24154d988f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-06T13:43:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertation - V20160422.pdf: 3700609 bytes, checksum: fd4bc7b83bbddb6dc18e2b24154d988f (MD5) Previous issue date: 2016-03-30 / Peer-to-peer markets are highly uncertain environments due to the constant presence of shocks. As a consequence, sellers have to constantly adjust to these shocks. Dynamic Pricing is hard, especially for non-professional sellers. We study it in an accommodation rental marketplace, Airbnb. With scraped data from its website, we: 1) describe pricing patterns consistent with learning; 2) estimate a demand model and use it to simulate a dynamic pricing model. We simulate it under three scenarios: a) with learning; b) without learning; c) with full information. We have found that information is an important feature concerning rental markets. Furthermore, we have found that learning is important for hosts to improve their profits.