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 |
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dc.date.accessioned |
2022-12-26T14:49:52Z |
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dc.date.available |
2022-12-26T14:49:52Z |
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dc.date.issued |
2021-11-01 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243588 |
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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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