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Gestão Inteligente de Despesas de Casa
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Bernardino, Eugénia Moreira | |
| dc.contributor.advisor | Bernardino, Anabela Moreira | |
| dc.contributor.author | Silva, Mickael Vieira da | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-01T16:26:41Z | |
| dc.date.available | 2024-07-01T16:26:41Z | |
| dc.date.issued | 2024-05-02 | |
| dc.description.abstract | O presente relatório é parte integrante do projeto realizado no âmbito da Unidade Curricular (UC) Dissertação/Projeto/Estágio do Mestrado em Ciência de Dados, lecionado na Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Leiria. O objetivo deste relatório é descrever todo o trabalho desenvolvido ao longo do projeto. O projeto visa oferecer uma solução a um problema real através de técnicas utilizadas em Business Intelligence – uma das grandes áreas da Ciência de Dados que tem muito ênfase neste Mestrado. O objetivo deste projeto é responder a várias perguntas que geralmente ficam sem resposta aquando a elaboração de orçamentos familiares, como por exemplo: “quanto dinheiro gastamos nas compras dos supermercados?”, “em que categorias de produto se despendeu mais dinheiro?”, ou “qual é a loja mais cara para os produtos comprados com mais frequência?”. O projeto iniciou-se com a construção de uma Base de Dados (BD) SQL de raiz, o que incluiu a elaboração do dicionário de dados, do modelo conceptual (diagrama de entidade e relacionamento) e do modelo lógico. Esta BD foi de seguida preenchida com dados que foram extraídos a partir de faturas eletrónicas emitidas por várias lojas da cadeia de supermercados Continente, faturas essas datadas de 2019 a 2024. Foi necessário criar vários algoritmos com a linguagem de programação Python para conseguir recolher as faturas que se encontravam num servidor de e-mail, extrair dessas faturas os dados relevantes e introduzir os mesmos na BD, isto tudo de forma automática. Outras faturas referentes a outras lojas foram introduzidas manualmente através de queries SQL. A partir da BD já preenchida, foi feito um estudo para a elaboração de um Data Warehouse (DW) igualmente de raiz, incluindo a conceção do modelo dimensional, criação das tabelas e automatização do processo ETL (Extract, Transform and Load). Por fim, foram elaborados vários dashboards. Os gráficos e as tabelas desses dashboards são gerados diretamente a partir dos dados que foram carregados no DW, o que permite analisar sob diversas formas as despesas obtidas com base nas faturas disponíveis. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203655400 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/9765 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Base de dados | pt_PT |
| dc.subject | Business Intelligence | pt_PT |
| dc.subject | Dashboard | pt_PT |
| dc.subject | Data Warehouse | pt_PT |
| dc.subject | Gestão de despesas | pt_PT |
| dc.title | Gestão Inteligente de Despesas de Casa | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Ciência de Dados | pt_PT |