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ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO
| dc.contributor.author | Sobreiro, Pedro | |
| dc.contributor.author | Santos, Abel | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-18T20:54:48Z | |
| dc.date.available | 2019-11-18T20:54:48Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | Este estudo pretende apresentar um modelo para prever o abandono dos clientes num ginásio, baseado em dados existentes no software de gestão Health Center. As variáveis selecionadas, identificadas de acordo com a sua relevância em estudos realizados e disponibilidade de dados, foram: idade, género, tempo de inscrição, média de visitas mensais, faturação realizada ao cliente, número de aulas frequentadas e distância a percorrer para chegar ao clube. O número de clientes utilizados para a previsão de abandono foram de 810, através da utilização de um algoritmo de Machine Learning Two-class logistic regression para a classificação. A aproximação realizada permitiu prever com uma exatidão de 83% se o cliente abandonava ou ficava no ginásio. Os resultados obtidos sugerem que pode ser vantajoso a utilização da aproximação realizada para prever o abandono e explorar medidas adicionais para contrariar o abandono de clientes em risco. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/30199 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.peerreviewed | yes | pt_PT |
| dc.subject | Gestão do desporto | pt_PT |
| dc.subject | Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | Previsão de abandono | pt_PT |
| dc.title | ABORDAGEM PARA A PREVISÃO DE ABANDONO NUM GINÁSIO | pt_PT |
| dc.type | journal article | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.endPage | 319 | pt_PT |
| oaire.citation.issue | 3 | pt_PT |
| oaire.citation.startPage | 311 | pt_PT |
| oaire.citation.title | Rev. Intercon. Gest. Desport | pt_PT |
| oaire.citation.volume | 7 | pt_PT |
| person.familyName | Sobreiro | |
| person.givenName | Pedro | |
| person.identifier.ciencia-id | BB1F-BE0D-7909 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0003-3971-3545 | |
| person.identifier.scopus-author-id | 57188867168 | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | article | pt_PT |
| relation.isAuthorOfPublication | 0892d734-fa80-4b15-87b8-493c10a72f72 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 0892d734-fa80-4b15-87b8-493c10a72f72 |
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