Bacharelado em Sistemas de Informação (Sede)

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Análise de dados coletados para a melhoria de uma suite de testes em um site de e-commerce
(2024-03-08) Lubambo, Manoela Timossi; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/5743969633597802
A qualidade é importante na Engenharia de Software para que os sistemas mantenham e cumpram os requisitos especificados, sejam confiáveis, eficientes e livres de defeitos. A garantia desta é feita através de uma série de padrões, práticas e processos. Como parte essencial do processo de garantia de qualidade, os testes de software têm o propósito de verificar a conformidade do software com os requisitos funcionais e não funcionais estabelecidos, tais como desempenho, segurança, usabilidade, confiabilidade, entre outros. Eles são conduzidos através da execução do software sob condições controladas, utilizando técnicas e estratégias específicas para detectar problemas e garantir sua correção. Uma de suas diversas abordagens dá-se através da automação de testes. Neste trabalho, é feito um relato detalhado sobre o processo de automatização de uma suite de testes, destacando os desafios enfrentados ao longo deste processo. E, é realizada uma análise minuciosa dos dados coletados referentes a automação e, por meio dessa análise, busca-se identificar a raiz dos problemas relacionados à falta de eficácia da automação apresentada onde são apontadas possíveis melhorias com base nos resultados obtidos, visando otimizar a eficácia do processo de automação de testes.
Análise de dados de redes Wi-Fi por meio de redes de correlação
(2021-12-17) Ferreira, Anderson dos Santos; Gonçalves, Glauco Estácio; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722
A crescente utilização de redes Wi-Fi tem gerado um grande volume de dados que possibilitam estudos para analisar o comportamento humano. Um dos meios de estudar estes dados é através de uma rede complexa criada a partir de coeficientes correlação. Dados da rede Wi-Fi da UFRPE foram coletados durante 6 dias, a criação de séries temporais permitiu a análise dos gráficos de ocupações dos prédios do campus Sede, assim possibilitando a criação de redes complexas com base em coeficientes de correlação. Os gráficos de ocupação mostraram os horários e prédios com as maiores ocupações para cada dia, enquanto que as métricas das redes complexas mostrou uma forte correlação de prédios com valores de grau distintos.
Uso da ciência de dados para estudo de falhas e fraudes dos abastecimentos de postos de gasolina
(2019-12-19) Arruda, Luiz Felipe Ribeiro de; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; Roullier, Ana; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/1825682578554550
Nos dias de hoje, se faz necessário como uma prática essencial do empreendedorismo, um estudo descritivo das vendas realizadas pelas empresas levando em consideração fatores como localização, horário, fidelização do cliente e outros. Tales tudo, é necessário para compreender os padrões envolvidos nos volumes de vendas, bem como, em alguns casos, mensurar a produtividade de vendedores e criar uma métrica de produtividade baseado nos dados obtidos. Assim como toda empresa, os postos de gasolinas também gerenciam as suas vendas fazendo projeções, melhorias e estratégia de vendas. De acordo com a lei federal nº 9.9562, os postos de gasolinas são obrigados a terem técnicos responsáveis para realizar os abastecimentos, comumente chamados de frentistas. Os frentistas são tratados nos postos como vendedores, e então existe todo um controle de vendas para eles. Também é regulamentado em lei, para postos de combustíveis, ou so de automação comercial, antes pelo regulamento da SEFAZPAF-ECF e agora pela NFC-e. A automação comercial usada nos postos de combustíveis, trabalha em conjunto com as bombas de combustíveis e os frentistas. As bombas de combustíveis, nos postos, são os geradores de dados para o posto. É através das bombas que os consumidores recebem o que compram, e é o papel da automação registrar os dados oriundos dos abastecimentos e associar o frentista para o seu respectivo abastecimento. Esses dados são enviados para sistemas comerciais que fazem atratativa do gerenciamento de venda. Este estudo tem por finalidade usar os conceitos da ciência de dados e machine learning, para identificar falhas, possíveis fraudes, automatizar a análise dos logs e extrair dados relevantes para a análise de abastecimentos através delogs. Por isso, foram criados algoritmos de identificação de falhas e fraudes, que alimentam uma tabela de dados, e posteriormente, é criada uma machine learning, alimentada por essa tabela, para que seja possível prever futuros abastecimentos com erro. Após a aplicação dos treinos e testes, a máquina teve uma precisão (precision) de 96% de acerto das previsões de falhas nos abastecimentos.
Uso de business intelligence como ferramenta de apoio em previsões de apostas de jogos de futebol
(2021-12-16) Domingues, Marcela Soares; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/6238090449898774
São muitos os brasileiros que atualmente recorrem a casas de apostas esportivas online, principalmente de futebol, como forma de investimento. Essa pratica vem sendo permitida no Brasil desde 2018, de acordo com a lei 13.756/18. Com a permissão liberada, somada a paixão do brasileiro pelo futebol, essa e uma área de investimento que vem crescendo muito desde então, atingindo altíssimos níveis de movimentação financeira, fazendo com que muitas pessoas recorram a essa pratica como garantia de fonte de renda extra ou fixa. Para investir em determinada aposta, o ideal e que se tenha uma noção dos riscos que você vai assumir. Apostar envolve chances de perda, e por isso, nem sempre o investimento valera à pena. Deve-se levar em conta algumas variáveis, como por exemplo dados históricos de times e jogadores de futebol. O uso de Business Intelligence (BI), que já e bastante utilizado por times de futebol para estudar comportamentos de outras equipes, também agrega bastante valor na hora de analisar as apostas nas quais se quer investir. Utilizando conceitos de BI, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um Dashboard (painel de controle) contendo gráficos e relatórios, a fim de facilitar o processo de analise das apostas, além de um modelo de predição para prever a quantidade de gols em um jogo e o calculo de probabilidades de vitória de cada time em uma determinada partida.