CT - TCC - Engenharia Mecatrônica
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Navegando CT - TCC - Engenharia Mecatrônica por Assunto "Análise de dados"
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TCC Extração, transformação & carregamento melhorado: estudo de caso em aplicações financeiras(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-05-18) Barca, Gabriel Neto Varela; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; Oliveira, Gisliany Lillian Alves de; Dias, Alexandre Henrique SoaresExtração, Transformação e Carregamento (ETC), ou em inglês Extract, Transformation & Load (ETL), é um modelo de integração de dados em três etapas amplamente difundido pela comunidade de software. Essa arquitetura objetiva garantir uma melhor visualização para análise de dados. Nesse modelo, os dados são extraídos de uma ou mais fontes, transformados de uma forma que possam ser analisados em, por fim, armazenados ou carregados em um armazém de dados, em uma pasta local ou outro sistema. Com o grande crescimento nos últimos anos no número de investidores do tipo pessoa física na Bolsa de valores oficial do Brasil (B3), investimentos em renda variável se tornaram um tópico muito discutido pelos brasileiros e ao redor do mundo. Operações de compra e venda de ativos a curto prazo no mercado financeiro, também conhecidas como trades, ficaram muito populares entre os operadores na bolsa. Neste trabalho é proposta a construção de um algoritmo para auxiliar investidores de curto prazo a tomar melhores decisões entre compras e vendas de ativos no mercado de capitais. A aplicação apresentada contém análises quantitativas e qualitativas, que incluem a construção de gráficos de pizza representando os sentimentos dos usuários perante as empresas e/ou ao seu código de ação, além da elaboração de grafos relacionando citações no Twitter por usuários e se esses se seguem, nessa rede social. A ferramenta, então, provê uma visualização que facilite a análise de uma determinada companhia em estudo. Quanto a sua organização, este trabalho apresenta uma introdução ao modelo de ETC; em seguida, são explorados os conceitos relacionados a esse modelo e as tecnologias utilizadas na criação do algoritmo; por último, são apresentados a metodologia e o desenvolvimento, a ideia do algoritmo e os resultados obtidos a partir de estudos de caso para a validação do trabalhoTCC Previsão de séries temporais de sensores de temperatura da empresa Nexxto(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-15) Araújo Júnior, Sidnei; Florencio, Heitor Medeiros; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; Martins, Daniel Lopes; Oliveira, Gisliany Lillian Alves deO principal objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de previsão de séries temporais para os dados dos sensores de temperatura da empresa Nexxto com o intuito de fornecer uma simulação para a equipe de desenvolvimento de produtos da empresa. A plataforma da Nexxto oferece um monitoramento dos dados dos sensores de temperatura, bem como a geração de relatórios e funções de alarmes, para clientes de setores da saúde. Este trabalho foi desenvolvido utilizando ferramentas de análise de dados na linguagem de programação Python para realizar tratamento e análise estatística dos dados dos sensores. O processo de tratamento preparou os dados para a construção do modelo auto-regressivo integrado de médias móveis (autoregressive integrated moving average - ARIMA) de previsão dos valores dos sensores. Foram realizadas análises para definição dos parâmetros adequados do modelo de previsão baseadas em métricas de avaliação. A empresa Nexxto já usa uma ferramenta de simulação de dados de sensores. No entanto, o uso do modelo desenvolvido neste trabalho permite simular um comportamento real dos sensores instalados nos ambientes dos clientes. Os resultados do modelo apresentaram erros abaixo de meio décimo de graus Celsius e um tempo de execução aceitável para a aplicação.