Classificação de grupos de risco para gliomas utilizando mineração de dados
| dc.contributor.advisor | Silva, Ricardo Conde Camillo da | |
| dc.contributor.author | Cardoso, Alef Weslei Moreira dos Santos | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-18T23:33:29Z | |
| dc.date.available | 2024-03-18T23:33:29Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-23 | |
| dc.description.abstract | A análise de Business Intelligence (BI) desempenha um papel cada vez mais relevante em empresas de pequeno porte, proporcionando uma vantagem competitiva crucial. As empresas de menor porte muitas vezes enfrentam recursos limitados e concorrência acirrada, o que torna o uso eficaz de dados uma necessidade premente. Através do BI, essas empresas podem coletar, processar e analisar dados de vendas, clientes e operações de forma mais eficaz. O BI permite uma visão mais profunda do desempenho de negócios, identificando tendências e padrões que podem orientar estratégias de vendas e marketing. Isso é fundamental para tomar decisões informadas e alocar recursos com mais eficiência, maximizando o retorno sobre o investimento. Além disso, a geração de relatórios e painéis interativos no BI simplifica o processo de acompanhamento e avaliação do desempenho, permitindo que as pequenas empresas identifiquem rapidamente áreas de melhoria e oportunidades de crescimento. Isso contribui para uma gestão mais ágil e eficaz. Ao investir em BI, as empresas de pequeno porte podem competir de maneira mais eficaz com concorrentes maiores, melhorar a experiência do cliente e alcançar um crescimento sustentável. Portanto, a análise de BI é uma ferramenta essencial para o sucesso e a sobrevivência no cenário empresarial atual, independentemente do tamanho da organização. | |
| dc.description.abstract2 | Business Intelligence (BI) analysis plays an increasingly important role in small businesses, providing a crucial competitive advantage. Smaller companies often face limited resources and fierce competition, which makes the effective use of data a must. Through BI, these companies can obtain, process and analyze data on sales, customers and operations more effectively. BI provides a deeper insight into business performance, identifying trends and patterns that can guide sales and marketing strategies. This is key to making informed decisions and allocating resources more efficiently, maximizing return on investment. In addition, the generation of interactive reports and dashboards in BI simplifies the process of monitoring and evaluating performance, allowing small businesses to quickly identify areas for improvement and opportunities for growth. This contributes to more agile and effective management. By investing in BI, small businesses can compete more effectively with larger competitors, improve the customer experience and achieve sustainable growth. BI analysis is therefore an essential tool for success and survival in today's business landscape, regardless of the size of the organization. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | CARDOSO, Alef Weslei Moreira dos Santos. Classificação de grupos de risco para gliomas utilizando mineração de dados. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Gestão em Tecnologia da Informação e Comunicação) - Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de São Paulo, Votuporanga, 2023. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/722 | |
| dc.identifier2.lattes | http://lattes.cnpq.br/3161137703440930 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | VOTUPORANGA | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Gliomas | |
| dc.subject.keywords | Mineração de Dados | |
| dc.subject.keywords | Tumores Cerebrais | |
| dc.subject.keywords | Grupo de Risco | |
| dc.title | Classificação de grupos de risco para gliomas utilizando mineração de dados | |
| dc.title.alternative | Classification of risk groups for gliomas using data mining | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Especialização |
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