ESTG - Mestrado em Ciência de Dados
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Browsing ESTG - Mestrado em Ciência de Dados by Subject "Análise de dados"
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- Aplicação de Técnicas de Ciência de Dados na Previsão de Consumos EnergéticosPublication . Sá, José Eduardo Figueiredo Costa Simões de; Grilo, Carlos Fernando de Almeida; Sebastião, Fernando José do Nascimento; Miragaia, Rolando Lúcio GermanoA adoção das melhores práticas que visem a utilização eficiente de recursos promove o desenvolvimento sustentável o que, por sua vez, se traduz em benefícios sociais e económicos. O presente projeto foca-se nos consumos energéticos de um edifício de serviços, nomeadamente o Núcleo de formação do CENFIM da Marinha Grande, com o objetivo de utilizar ferramentas de ciência de dados para realizar previsões diárias de consumos energéticos. O edifício em estudo promove cursos nas áreas da metalurgia e da metalomecânica, estando equipado com máquinas adequadas para o efeito. Tendo em conta que os consumos energéticos medidos ao longo do tempo podem ser estudados através de séries temporais, este projeto reporta as metodologias e os modelos utilizados usualmente para a sua análise, dividindo-os em dois grupos, os modelos de base estatística, onde se destacam os modelos SARIMA e SARIMAX, e os modelos de aprendizagem computacional, com maior ênfase em redes neuronais do tipo MLP, RNN, LSTM e GRU. O problema foi abordado de várias formas, nomeadamente na definição da quantidade e forma de dias anteriores para realizar a previsão do consumo do dia seguinte, assim como na utilização de variáveis exógenas para melhorar o resultado da previsão, como é o caso da ocupação do edifício. Foi possível obter uma previsão com um MAPE de cerca de 12,5% utilizando o modelo SARIMAX com a ocupação total do edifício por dia como variável exógena. Com as redes neuronais foi apenas utilizada a variável referente ao consumo energético, contudo, várias arquiteturas, tipologias e hiperparâmetros foram testados para cada rede. A rede que apresenta melhor resultado para o problema em questão é a GRU com um MAPE de cerca de 14,5%, embora a MLP apresente um resultado bastante semelhante.
- Plataforma de Gestão de Processos do Município de Pombal - Criação de Dashboards em Power BIPublication . Moraes, Yan Moreira; Salvador, Nuno Filipe Pereira; Matias, Rosa Isabel Alves CordeiroNo Município de Pombal há um desconhecimento relativo à eficiência na gestão dos seus processos, em algumas áreas da sua operação. Os gestores enfrentam dificuldades na análise detalhada e na otimização de processos, desconhecendo qual é a real qualidade e agilidade no atendimento à população. Neste contexto este trabalho, realiza um estudo da literatura direcionada para o tema do Business Intelligence e aplica esses conceitos para melhorar determinados processos no Município de Pombal. Na forma de aplicação prática, este projeto centra-se na conceção, desenvolvimento e avaliação de um sistema de Business Intelligence para otimizar a gestão de processos no Município de Pombal. O resultado do projeto são um conjunto de dashboards interativos com indicadores considerados e identificados como pertinentes de forma a identificar o desempenho na realização e gestão de processos. Neste âmbito é realizado o tratamento de dados brutos sendo realizada a extração, transformação e carregamento dos mesmos no repositório de suporte dedicado. As áreas nucleares deste estudo, associadas ao Município de Pombal e das quais se pretendem obter insights estão associadas aos processos de Tickets de Informática, Educação Pré-Escolar (EPE-Educação), Divisão de Gestão de Conservação de Edifícios e Equipamentos Municipais (DGCEEM – Manutenção) e Ocorrências Municipais. Os dados de cada uma destas áreas são trabalhados identificando padrões e tendências proporcionando possibilidades de melhoria. Ao empregar estratégias de Business Intelligence, este projeto não apenas contribui para a modernização de processos do Município, mas também permite a extrapolação para outras entidades públicas semelhantes e interessadas em aprimorar a sua eficiência operacional.