TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)

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Assunto: search.filters.subject.Análise por agrupamento

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    Aprendizado de máquina não supervisionado aplicado na dinâmica de preços de combustíveis no Brasil
    (2025-08-05) Lima, Andressa Luana Santana de; Gouveia, Roberta Macedo Marques; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224; http://lattes.cnpq.br/0993590347039876
    Este trabalho realiza uma análise exploratória e de clusterização dos dados públicos da Agência Nacional do Petróleo (ANP) para os preços de combustíveis no Brasil em 2024. A partir de variáveis numéricas agregadas por região e por produto, foi aplicado o algoritmo K-means para identificar padrões de comportamento no mercado. As variáveis selecionadas buscaram representar aspectos como níveis médios de preço, variações sazonais, volume de registros e distribuição de revendas. Os resultados apontaram diferenças estruturais entre regiões e entre combustíveis, evidenciando a heterogeneidade do setor. O estudo evidencia a importância do uso de técnicas de agrupamento para explorar padrões relevantes no mercado de combustíveis.
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    Vinculando perfis de engajamento ao desempenho acadêmico por meio de análise de redes sociais e análise de agrupamento nos dados de fóruns de discussão
    (2021-11-18) Oliveira, Pamella Letícia Silva de; Rodrigues, Rodrigo Lins; http://lattes.cnpq.br/5512849006877767; http://lattes.cnpq.br/8863320225621574
    Dada a popularidade crescente da educação a distância, é importante entender como a interação social ocorre nos fóruns de discussão comumente usados nas plataformas que dão suporte a esses cursos - os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs). Uma vez que interação e engajamento são dois fenômenos entrelaçados na aprendizagem online, e ambos influenciam o desempenho acadêmico. Neste trabalho, aplicamos a Análise de Redes Sociais (SNA) e a análise de agrupamento aos dados de fóruns de discussão para identificar grupos de alunos com diferentes perfis de engajamento. Identificamos quatro perfis e, ao analisarmos as particularidades de cada um e relacioná-los às notas dos alunos, encontramos uma ligação entre os perfis de engajamento e o desempenho acadêmico. Portanto, as características de cada perfil de engajamento identificado em nosso trabalho podem auxiliar professores e gestores na definição de estratégias para aumentar a interação dos alunos no ambiente virtual e, assim, prevenir o abandono.