AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE ALGORITMOS DE MINERAÇÃO DE DADOS E SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO NA DESCOBERTA DE TENDÊNCIAS NO APP HAMBRE DELIVERY
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v6i8.6669Palavras-chave:
Mineração de Dados, Monte Carlo, Food Service, Descoberta de Connhecimento, Regras de Associação, Tendências de VendaResumo
O setor food service vivencia um crescimento contínuo, decorrente da valorização de compras online via marketplace, que agilizam as transações e contribuem para melhorar a qualidade dos produtos e serviços oferecidos. A digitalização da gestão comercial de empresas proporciona o conhecimento necessário para enfrentar crises de saúde e econômicas, tendo como suporte a incorporação de apps especializados. A adesão a ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (IA) mudou a forma como os negócios operam, mas representa um desafio para empresas menores e mais jovens que ainda não oferecem serviços online. Motivado pela necessidade de sistematizar a análise de tendências de vendas provenientes das lojas parceiras do app Hambre Delivery, esta pesquisa propõe uma solução para avaliar o desempenho computacional, combinando o método Monte Carlo e algoritmos de mineração de dados para identificar o modelo mais adequado para suportar a decisão na gestão de vendas via aplicativo. A partir das simulações de Monte Carlo, foram analisados os algoritmos FP Growth, FP Max, Apriori e Eclat, considerando a escalabilidade, o tempo de execução e o uso de memória como critérios de desempenho. Os resultados revelaram que o algoritmo Eclat é mais indicado para conjuntos de dados pequenos e de baixa complexidade, enquanto FP-Growth e FP-Max são escaláveis para lidar com grandes volumes de dados, sendo mais eficientes quanto ao tempo de execução e ao uso de memória. Além disso, as 27 regras de associação geradas revelaram tendências relevantes, mostrando que a aplicação do Monte Carlo resulta em padrões mais precisos e confiáveis.
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