Otimização de precificação dinâmica para aluguel de temporada

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Otimização de precificação dinâmica para aluguel de temporada

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina. pt_BR
dc.contributor.advisor Camponogara, Eduardo
dc.contributor.author crescenzo, André
dc.date.accessioned 2022-12-26T14:49:52Z
dc.date.available 2022-12-26T14:49:52Z
dc.date.issued 2021-11-01
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243588
dc.description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação. pt_BR
dc.description.abstract Esta monografia aborda o problema de precificação de diárias no Airbnb, e propõe um algoritmo baseado em dados de ocupação e preço do mercado. Partindo de da- dos limpos, utiliza métodos de aprendizado de máquina supervisionado, para fazer a modelagem e análise da probabilidade de ocupação de apartamentos. A monografia também explora diversos métodos diferentes, e faz a escolha de hiper parâmetros a partir de ferramentas de AutoML. Utiliza e detalha o funcionamento de diversas ferra- mentas de análise para se assegurar que a qualidade dos dados não foi comprometida, e encontra erros no processo de limpeza dos dados. Faz uso de teorias econômicas para modelar o faturamento de um imóvel, a partir da sua probabilidade de ocupação em cada dia pt_BR
dc.format.extent 53 pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC. pt_BR
dc.rights Open Access. en
dc.subject Aprendizado de máquina, Aluguel de temporada, Precificação pt_BR
dc.title Otimização de precificação dinâmica para aluguel de temporada pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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