TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Item Ações para diminuição do número de cancelamentos de uma empresa do setor fitness (ESF)(2024-02-08) Macena, Jean Karlos Clemente de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/1965699603282309Após uma análise que revelou um aumento significativo no número de cancelamentos de assinaturas, a equipe de negócios do ESF realizou um estudo detalhado junto aos seus clientes para identificar as principais causas dessas desistências. Foi constatado que as razões mais recorrentes eram os valores mensais elevados e a necessidade de realocação para outras cidades ou estados, muitas vezes relacionada a motivos como trabalho ou faculdade. Com base nessas descobertas, foi concebida uma solução para aprimorar a retenção de clientes durante o processo de cancelamento. Caso o cliente mencionasse que a principal razão era de ordem financeira, seria oferecida uma opção especial chamada ”Downgrade”, permitindo que o membro optasse por um plano com menos recursos, porém com um preço mais acessível por possuir um desconto de retenção, ao invés de finalizar a filiação. Além disso, outra medida adotada foi a implementação da transferência de membros entre unidades, garantindo que os eventuais descontos mantidos na unidade de origem fossem preservados. Para viabilizar essas mudanças e aperfeiçoar a comunicação com os fornecedores externos, uma solução técnica foi desenvolvida, utilizando tecnologias como Java Spring Boot, AWS, Banco de Dados e outras ferramentas essenciais para a orquestração do processo. Com essas iniciativas, o cliente A almeja aprimorar a experiência dos clientes, reduzir o número de cancelamentos e, consequentemente, aumentar a satisfação geral com os serviços oferecidos. O objetivo é criar uma abordagem mais centrada no cliente, permitindo que eles tenham flexibilidade e opções personalizadas que atendam às suas necessidades e orçamento.Item Análise comparativa de ferramentas de testes automatizados de ponta a ponta em ambientes de aplicações web(2024-03-11) Farias, Guilherme Carneiro de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504Num contexto onde o software ocupa um espaço cada vez mais relevante e complexo na sociedade, é de extrema importância viabilizar meios para que ele seja desenvolvido com qualidade. Um desses meios são os testes automatizados e, no cenário atual, observamos o surgimento de uma variedade de ferramentas nesta área, cada uma com suas nuances e funcionalidades únicas. Diante dessa diversidade de opções, esta pesquisa compara as principais ferramentas de automação de testes ponta a ponta em ambientes de aplicações web, visando facilitar a escolha da mais adequada para cada projeto. O referencial teórico inclui conceitos de Qualidade de Software, Teste de Software e Ferramentas de Arquitetura e Automação de Testes. Três ferramentas foram identificadas e avaliadas: Selenium WebDriver, Cypress e Playwright. O método de pesquisa é exploratório e descritivo, combinando abordagens qualitativas e quantitativas. Os resultados indicam que o Playwright apresenta a melhor combinação de recursos para testes automatizados de ponta a ponta em aplicações web.Item Análise de dados coletados para a melhoria de uma suite de testes em um site de e-commerce(2024-03-08) Lubambo, Manoela Timossi; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/5743969633597802A qualidade é importante na Engenharia de Software para que os sistemas mantenham e cumpram os requisitos especificados, sejam confiáveis, eficientes e livres de defeitos. A garantia desta é feita através de uma série de padrões, práticas e processos. Como parte essencial do processo de garantia de qualidade, os testes de software têm o propósito de verificar a conformidade do software com os requisitos funcionais e não funcionais estabelecidos, tais como desempenho, segurança, usabilidade, confiabilidade, entre outros. Eles são conduzidos através da execução do software sob condições controladas, utilizando técnicas e estratégias específicas para detectar problemas e garantir sua correção. Uma de suas diversas abordagens dá-se através da automação de testes. Neste trabalho, é feito um relato detalhado sobre o processo de automatização de uma suite de testes, destacando os desafios enfrentados ao longo deste processo. E, é realizada uma análise minuciosa dos dados coletados referentes a automação e, por meio dessa análise, busca-se identificar a raiz dos problemas relacionados à falta de eficácia da automação apresentada onde são apontadas possíveis melhorias com base nos resultados obtidos, visando otimizar a eficácia do processo de automação de testes.Item Análise de performance de algoritmos estocásticos aplicados ao problema do caixeiro viajante(2024-10-09) Lima, Lucas Gabriel Oliveira Sales; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/7636465842833021Algoritmos de otimização são ferramentas cada vez mais relevantes nas empresas modernas por serem capazes de otimizar processos e recursos, garantindo resultados mais eficientes e com processamento em tempo hábil para tomada de decisão. A comparação destes algoritmos é o processo comum durante seus estudos de adoção. Entretanto, a utilização de metodologias complexas muitas vezes pode levar à escolha de um algoritmo impreciso, pois seu resultado pode não refletir a realidade de uma empresa que busca implementar aplicações com recursos limitados. Tendo em vista esta problemática, surge a necessidade de avaliar estes algoritmos sob uma nova ótica. O objetivo principal deste trabalho é propor uma reflexão acerca da forma que experimentos em algoritmos são conduzidos. O presente estudo realizou experimentos com algoritmos de otimização utilizando recursos computacionais semelhantes àqueles encontrados na maioria das empresas, comparando com um outro trabalho no qual foram utilizados otimizações e tunings nesses mesmos algoritmos. Para o experimento, foi utilizado o problema do caixeiro viajante, através de 15 benchmarking dividido em 3 categorias, de acordo com o tamanho de cada artigo. Ao final foram obtidas métricas estatísticas do desempenho de cada algoritmo que, comparadas com o artigo de referência, obtiveram tempos de execução menores, sem comprometer a precisão dos resultados. Algoritmos probabilísticos possuem grande importância financeira para empresas com necessidades de gerir recursos rapidamente, tais como aeroportos e estaleiros. Sendo assim, a escolha adequada de parâmetros fornece uma visão mais acurada da realidade.Item Aprendizagem de máquina para a identificação de clientes propensos à compra em Inbound marketing(2019-07-12) Silva, Bruno Roberto Florentino da; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O ponto mais importante para uma empresa deve ser sempre o cliente e conseguir novos clientes nem sempre é uma estratégia fácil. As técnicas de marketing digital estudam como atrair novos clientes para as empresas fazendo uso de plataformas digitais. Em virtude da popularização destes meios, as estratégias tiveram que se moldar às novas necessidades. Com apenas um clique é possível alcançar milhares de indivíduos, o que significa muitos leads (oportunidades de negócio) novos para a empresa. Entretanto, filtrar quais desses indivíduos estão realmente interessados no produto ou serviço ofertado pela empresa demanda um grande esforço da equipe de vendas. Essa sobrecarga é prejudicial no sentido de que a empresa pode perder receita por falta de direcionamento das verdadeiras oportunidades. Visando amenizar tal problema, o presente trabalho oferece uma proposta cujo objetivo é a identificação automática de potenciais clientes com maior propensão à compra dentre os leads obtidos por uma empresa através de estratégias de marketing digital. Para tornar possível a execução desta proposta, foram utilizados recursos de Aprendizado de máquina, com aplicação dos algoritmos de classificação supervisionada, Árvore de decisão e Naive Bayes (NB), fornecidos pela biblioteca Scikit-learn, sob a linguagem de programação Python. Além disso, fez-se necessário a aplicação do algoritmo de sobreamostragem SMOTE, devido ao desbalanceamento do conjunto de dados. Com a finalidade de otimizar a classificação, foram utilizadas técnicas de seleção de atributos e seleção de modelos com ajuste de hiperparâmetros. Para avaliação dos resultados, utilizou-se as métricas de matriz de confusão, precisão, cobertura e curva de precisão e cobertura. Devido ao desbalanceamento dos dados, a métrica de precisão não relatou bons resultados, com médias de 5,5% de acerto. Já a cobertura alcançou médias de aproximadamente 83%. Mesmo com resultados tão divergentes entre as métricas aplicadas, o presente trabalho conseguiu identificar a maioria das verdadeiras oportunidades e relatando que ao utilizar esta abordagem, seria possível obter uma redução de até 85% da aplicação de esforço por parte da equipe de vendas. Em consequência disso, uma empresa pode ter uma redução de custos ao diminuir os recursos aplicados para obter novos clientes, propiciando que a equipe de vendas possa encontrar novos clientes com maior eficiência.Item Construção de guidelines para tornar um e-commerce acessível para pessoas com deficiência visual(2022-10-10) Sá, Stefany Vasconcelos de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/8325303764845484O surgimento do e-commerce modificou a forma como as pessoas fazem compras e como consequência disso houve um aumento significativo no número de lojas on-line. Um estudo recente publicado pela Accenture mostrou que pessoas com deficiência possuem poder aquisitivoe sentem vontade de efetuar compras e atrelado às suas limitações as lojas on-line se mostram como sendo uma ótima opção para efetuar suas compras sem ter a necessidade de sair de casa. O problema surge quando essas lojas on-line não se mostram preparadas o suficiente para suprir as necessidades das pessoas com deficiências, especificamente deficiência visual, e como resultado desse despreparo ocorre a marginalização desse público-alvo, fato que fere os direitos básicos desses indivíduos. Utilizando os conhecimentos adquiridos por meio de um estudo focado sobre diretrizes Web Content Acessibility Guidelines (WCAG) e padrões de acessibilidade na internet foi possível fazer a construção de alguns artefatos que serviram como guias para tomadas de decisões e padrões de implementações. Neste guideline estão presentes técnicas de desenvolvimento de software e design inclusivo.Item Desenvolvimento de no-code no FlowUp: construção de campos personalizáveis(2024-10-04) Santos, João Victor Vieira Silva dos; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/5366897410770757O presente trabalho tem como foco a implementação de funcionalidades No-Code no sistema ERP FlowUp com o objetivo de oferecer maior flexibilidade e personalização para os usuários. Utilizando a metodologia Design Thinking, foram desenvolvidos campos personalizados que permitem uma melhor adaptação do sistema às necessidades específicas de cada empresa. As entrevistas realizadas com stakeholders confirmaram a utilidade da funcionalidade, sugerindo melhorias para sua expansão. O estudo conclui que a introdução de No-Code no FlowUp é uma solução eficiente para personalização, oferecendo novas possibilidades de evolução e integração de dados.Item Ferramenta para otimizar a importação dos dados de novos clientes do sistema Flowup(2021-03-03) Pereira, Jobson Rocha; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/9701324260502964A migração de dados entre sistemas ainda é uma missão complexa para os desenvolvedores de software atualmente. Isso tem uma considerável contribuição dos vários tipos de bancos de dados que existem e a falta de padrão na construção dos projetos. Esta mesma dificuldade é percebida para os sistemas de gestão empresarial online, conhecidos como Cloud ERP (Cloud Enterprise Resource Planning). Estes sistemas online podem integrar todas as áreas da empresa em uma única plataforma. Em caso de haver algum problema na distribuição deste serviço online, pode ser gerado um grande prejuízo à empresa contratante, que fica totalmente dependente do sistema contratado e da empresa fornecedora. Em alguns casos, este problema pode ser resolvido com a troca do sistema Cloud ERP. Devido a esta demanda, foi desenvolvido o Migrup, ferramenta proposta neste trabalho, que tem a finalidade de facilitar, agilizar e flexibilizar a importação dos dados de uma planilha para um sistema Cloud ERP, o Flowup. Dessa forma, a empresa contratante de um outro sistema poderá exportar os dados de seu sistema para uma planilha; com isso, a empresa terá a possibilidade de migrar para o Flowup usando o Migrup para importar seus dados. O Migrup foi desenvolvido usando a metodologia do Design Thinking principalmente para tentar construir uma solução criativa e, assim, atender às necessidades do usuário. Em seguida, na etapa da implantação, foi definido que seria utilizado o processo ETL (Extract Transform Load), que é muito utilizado na migração de dados entre sistemas, com o objetivo de extrair os dados de uma fonte, ajustar e adequar estes dados e, depois, carregá-los em um destino. Dessa forma, foi usada uma ferramenta ETL para facilitar a implementação. O uso dessa ferramenta, através de um ambiente gráfico, com várias opções de componentes com finalidades diferentes, facilita na implementação e torna a manutenção mais rápida e prática. Comparado às ferramentas de importação dos outros sistema citados neste trabalho, incluindo a ferramenta legada do sistema Flowup, o Migrup engloba quase todas as funcionalidades e características presentes nestas outras ferramentas, trazendo vários benefícios aos usuários em uma única ferramenta. Os principais foram: permitir que o próprio cliente use a ferramenta, importar de qualquer planilha com formato de tabela, agilizar a detecção de erros, corrigir o formato de alguns dados e apresentar o relatório da execução do processo.Item Identificação de Outliers para detectar riscos de gestão(2018-08-17) Brizeno, Raissa Costa; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/1672154276438369Os outliers são valores que não convergem com o restante dos dados de uma série. Estes valores quando surgem no contexto financeiro podem representar problemas que influenciam diretamente na saúde de um empreendimento e na tomada de decisão pelos gestores. Diante disto pretendeu-se com este trabalho identificar anomalias em lançamentos financeiros advindos contas contábeis de empresas reais. Para isto, realizou-se análises estatísticas dos lançamentos para que técnicas de detecção de outliers pudessem ser escolhidas e, posteriormente, comparadas com a detecção de outliers de avaliadores. Dentre a grande variedade de técnicas foram escolhidos os métodos de Boxplot, Boxplot ajustado, MAD e desvio padrão. Os resultados obtidos mostram que a maioria das séries não seguiam uma distribuição normal, e os resultados experimentais das comparações entre os métodos automáticos e os avaliadores demonstraram diferenças substanciais.Item Minha UBS: aplicativo para facilitar o acesso a serviços disponibilizados em Unidades Básicas de Saúde(2024-10-09) Lira, Emerson Leonardo Oliveira de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O Sistema Único de Saúde é o sistema que garante à população brasileira acesso aos serviços de saúde de forma gratuita pela rede pública. A principal forma de acesso a esses serviços é a partir das unidades básicas de saúde, popularmente conhecidas como "postinhos". Os responsáveis nessas unidades por facilitar esse acesso aos moradores são os agentes comunitários, de saúde e de endemias, que atuam como pontes entre os moradores e as unidades de saúde. Com ferramentas para auxiliar o planejamento de estratégias para atuar na região e facilitar a comunicação com os moradores, o Minha UBS propõe, através de um aplicativo, reduzir as barreiras entre a população e os serviços públicos de saúde.Item O uso de Auto ML nas apostas esportivas(2022-06-02) Oliveira, José Matheus Souza de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O mercado de apostas esportivas vem crescendo de forma efetiva, e dos 40 times que disputam as séries A e B do Campeonato Brasileiro, 35 são patrocinados por casas de apostas. Observando o número de apostadores que são lucrativos, foi constatado que existe uma grande necessidade por soluções que auxiliem essas pessoas a se tornarem lucrativas. Visando conseguir atingir esse objetivo no longo prazo, a primeira etapa desse projeto é avaliar o uso soluções de Auto Machine Learning(AutoML), em dois cenários de apostas: ambas equipes marcarem e a partida ter mais ou menos que 2 gols. Para esse trabalho, foram utilizados os dados do Campeonato Brasileiro de Futebol da Série A 2017. O campeonato possui 38 rodadas no total e 10 partidas em cada rodada, totalizando 380 partidas. Para calcular os cenários de lucro, foram estabelecidos duas formas de avaliação: sem restrição e com restrição de probabilidade. Comparando os resultados obtidos nesses dois cenários, o cenário 2 em todos os resultados apresentou lucro, diferentemente do que se alcançou no cenário 1, além disso, temos a taxa de assertividade que foi bem mais positiva no cenário 2, chegando a atingir um valor de 73,68% enquanto a taxa máxima obtida no cenário 1 foi de 63,88%.Item Pet Happines: aplicativo para anúncio de animais na rua(2024-10-04) Silva, Acadi Teófilo de Lima; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O crescimento da população de animais nas ruas é um problema significativo, visto que, ocorrem diversas consequências tanto para o animal quanto para a sociedade. Uma das metidas para ajudar esse cenário é a alocação desses animais para abrigos, no entanto, esses lugares são temporários e precisam que os animais sejam adotados, mas os mesmos estão ficando cada vez mais superpovoados com baixa taxa de adoção. Uma das possíveis causas para essa dificuldade no processo de adoção é a falta de comunicação entre as pessoas que querem adotar esses animais e as que possuem esses animais à disposição para doação. Diante desse cenário, o objetivo deste trabalho é desenvolver um aplicativo para anúncios de animais nas ruas, seja eles abandonados ou perdidos. Para isso, a metodologia foi composta por três principais fases: 1) conscientização do problema com o levantamento de requisitos; 2) sugestão e desenvolvimento, com uso de: Flutter, padrão de estrutura MVC, Firebase, Android Stúdio e etc; 3) validação, por meio do Attrakdiff e teste com usuário. Ao final, os resultados sugerem que o aplicativo desenvolvido é considerado atrativo e os avaliadores se identificaram. Em momento futuro deve-se melhorar alguns pontos de designer identificado durante a avaliação.Item Sistema de aprendizado de máquina para predição do tempo de esforço de tarefas de desenvolvimento de software(2021-12-14) Sitonio, Tiago Pedro da Silva; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/0915757895643807A estimativa de esforço é uma das principais métricas para o planejamento e gerenciamento do processo de desenvolvimento de software, pois proporciona auxílio na previsão de custos e prazos para realização de um projeto. Em consideração a isso, este trabalho teve como objetivo realizar uma análise do processo de construção de um modelo de Aprendizado de Máquina com base na metodologia CRISP-DM, utilizando Algoritmo de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML) para encontrar o melhor algoritmo de regressão como objetivo de encontrar a estimativa de tempo de determinada atividade. Para esta análise, dados de atividades realizadas por 29 empresas foram utilizados. O banco de dados é constituído por diferentes tipos de dados como, por exemplo, dado Numérico em formato de Linguagem Natural para descrever as atividades. Por causa disso foi realizado o processo de Tokenização a fim de transformar em dados totalmente regressivos para execução dos algoritmos. Em conjunto a isto, métodos de análise dos dados, pré-processamento, métodos de afunilamento como Seleção de Feaures, Alteração de Pesos e Combinação de Colunas serão aplicados para realizar análises do banco de dados.Este projeto foi desenvolvido através da linguagem de programação Python com apoio das suas bibliotecas, dentre elas a biblioteca Pandas para manipulação e análise de dados e Scikitlearn para acesso a algoritmos de Aprendizado de Máquina. Os resultados obtidos e avaliados apontam que o tratamento individual para cada empresa com pré-processamento e construção do modelo de algoritmo de previsão devem ser levados em consideração para encontrar os melhores resultados de estimativa de esforço por meio dos algoritmos.Item Uma proposta para agrupamento automático de horas de trabalho(2022-06-03) Félix, Matheus Rodrigues de Souza; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/6209976572558281O registro de horas utilizadas em projetos é uma tarefa recorrente no dia-a-dia de grande parte dos profissionais. Esta tarefa é crucial em processos relacionados à administração e recursos humanos para análise de alinhamento com cronogramas e produtividade. Entretanto, o preenchimento correto e em prazo são pontos importantes para que o ciclo de realização de atividades e registro seja efetivo. Quando o profissional trabalha em diversos projetos de forma alternada no seu cotidiano, o registro dessas atividades tende a ganhar imprecisão. Neste artigo, será apresentada uma proposta para possibilitar a automatização do registro de horas através do uso de técnicas de mineração de texto. O objetivo deste projeto é criar uma abordagem que auxilie o usuário reduzindo horas diárias registrando atividades.Item Uso de Machine Learn para classificação de lançamentos financeiro: estudo comparativo entre modelo AutoML e Redes MLP(2022-10-10) Silva, Vinicius Mateus Mendonça da; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/6180002649065928O estudo desse trabalho visa auxiliar as empresas na sua gestão financeira gerando modelos baseados em Machine Learning para classificação de lançamentos financeiros. Com auxilio de bibliotecas desenvolvidas na linguagem Python, foi possível realizar o treinamento de modelos de AutoML e Redes Neurais Multilayer Perceptron responsáveis pela classificação dos dados. Com resultados acima de 85% nas métricas de Accuracy, Recall, F-measure e Precision para ambos os modelos, a utilização dos mesmo trás a possibilidade de uma melhor gestão dos lançamento financeiro com menos esforço.Item Uso de Machine Learning para identificação de solicitação de teste de confirmação em projeto de teste de software(2022-06-06) Santos, Victor Leuthier dos; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/8817589533156593Um estudo recente publicado pela Cambridge Judge Business School descobriu que os desenvolvedores perdem 620 milhões de horas por ano depurando falhas de software, o que acaba custando às empresas aproximadamente US$ 61 bilhões por ano. Este processo de depuração se torna ainda mais complexo e custoso às organizações quando o desenvolvedor não possui acesso aos recursos necessários. Utilizando a biblioteca TPOT como ferramenta de Auto Machine Learning para encontrar a melhor pipeline de um modelo foram analisados comentários do Jira afim de identificar pedidos de reteste por parte de desenvolvedores para os testadores de uma empresa. Foi construído um modelo para criação da ferramenta chamada “Preste atenção ao reteste ou Pay attention to retest” - PATRE, que utiliza Aprendizado de Máquina (Machine Learning) para identificação automática de pedido de teste de confirmação, otimizando assim a rotina dos profissionais envolvidos no desenvolvimento do software. O classificador gerado após 5 gerações foi o GradientBoostingClassifier e obteve uma precisão de 0.562, e um recall de 0.529, enquanto o f1-score encontrado foi de cerca de 0.545. Enquanto que o classificador escolhido pelo TPOT após 20 gerações foi o StackingEstimator obteve os seguintes resultados: precisão de 0.48, recall de 0.735 e f1-score de 0.581. Mostrando a influência direta do número de gerações na qualidade do modelo e do classificador final. Nenhuma informação ou dado confidencial foi utilizado para a realização deste trabalho.Item Uso de machine learning para previsão de valores de apartamentos no município do Recife(2023-09-12) Silva, Thiago César de Miranda; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/8285740572952516A pandemia de COVID-19 trouxe consigo uma série de efeitos econômicos e transformações relacionadas ao comportamento e à forma de morar, que, por sua vez, tiveram repercussões nos preços dos imóveis e na demanda de imóveis. Nesse contexto, a previsão de preços de imóveis assume um papel de extrema importância, contribuindo para decisões mais informadas, atenuando os riscos e promovendo uma maior transparência no setor imobiliário. A implementação da automação na previsão de preços amplia ainda mais essa dinâmica, aprimorando significativamente a precisão, a eficiência e a confiabilidade das previsões, além de proporcionar ajustes às flutuações do cenário econômico com mais agilidade. Usando anúncios disponíveis na OLX, foi criada uma base de dados georreferenciada para gerar um modelo de previsão de preços de apartamentos residenciais, em Recife - por meio de modelos de aprendizagem de máquina em AutoML. Essa ferramenta automatiza o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo experimentação rápida e foco na resolução do problema. O trabalho indica que a má distribuição geográfica dos dados tendenciaram os resultados dos modelos, além disso, foi concluído que os dados encontrados em plataformas de compra e venda online são insuficientes para a geração de um modelo de aprendizado de máquina que apresente um nível de acuracidade aceitável, em Recife, principalmente porque não são apresentados valores de transação do imóvel, apenas o preço anunciado. Contudo, o presente trabalho apresenta importantes contribuições para o avanço em pesquisas relacionadas à automação na previsão de preços de imóveis.