Publicação
Desenvolvimento de Programa de Integração de Dados e Modelos de Previsão Machine Learning e SARIMA
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias | |
| dc.contributor.advisor | Bernardino, Eugénia Moreira | |
| dc.contributor.advisor | Bernardino, Anabela Moreira | |
| dc.contributor.author | Abraúl, Francisco de Oliveira Henriques | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-22T12:58:21Z | |
| dc.date.available | 2026-09-22T12:58:21Z | |
| dc.date.issued | 2026-06-26 | |
| dc.description.abstract | O presente relatório descreve o trabalho desenvolvido no âmbito da unidade curricular de Estágio do Mestrado em Ciência de Dados, da Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Leiria, realizado na empresa InCentea – Technology For People, S.A., ao longo de 1080 horas. O objetivo é apresentar o trabalho desenvolvido, centrado na aplicação de técnicas de análise e previsão de dados para apoiar a tomada de decisão estratégica, recorrendo à informação disponibilizada pela área de Sistemas de Informação da empresa. O estágio envolveu três projetos distintos, iniciou-se pela construção de um processo ETL (Extract, Transform, and Load) robusto para integrar dados do sistema Dynamics 365 em SQL Server. Foi desenvolvido um programa em C# que atualiza automaticamente as tabelas de staging, recorrendo ainda a stored procedures e ficheiros de configuração JSON, para assegurar a normalização e a integridade dos dados. A segunda vertente centrou-se na previsão da margem de vendas, onde foram aplicados diferentes modelos de séries temporais e utilizou-se também a funcionalidade de forecast do Power BI para fazer previsões de outras empresas do grupo InCentea. Por fim, a terceira vertente dedicou-se à previsão do segmento de clientes, através de modelos de machine learning. O trabalho desenvolvido resultou na produção de datasets preparados para análise, relatórios de avaliação dos modelos, ficheiros Excel e dashboards em Power BI com as previsões para 2025. Estes produtos permitiram identificar tendências de vendas, projetar margens futuras e antecipar a evolução e importância de clientes. A realização deste estágio envolveu várias matérias da área de Ciência de Dados e constituiu um desafio enriquecedor, pela diversidade de metodologias aplicadas e tecnologias utilizadas. O projeto ETL, pela exigência de programação intensiva, e a previsão da margem de vendas devido à necessidade de adquirir conhecimentos específicos na área de séries temporais, apresentou obstáculos significativos, mas também oportunidades de aprendizagem. Como resultado, foram adquiridas novas competências técnicas e profissionais, aplicadas em contexto real de negócio e com impacto direto na organização. | por |
| dc.description.abstract | This report describes the work developed within the scope of the Internship course unit of the Master’s in Data Science, at the School of Technology and Management of the Polytechnic Institute of Leiria, carried out at the company InCentea – Technology For People, S.A., over a total of 1080 hours. The objective is to present the work conducted, focused on applying data analysis and forecasting techniques to support the organization’s strategic decision-making, using information provided by the company’s Information Systems department. The internship comprised three distinct projects. It began with the development of a robust ETL process to integrate data from the Dynamics 365 system into SQL Server. A C# program was implemented to automatically update the staging tables, using stored procedures and JSON configuration files to ensure data normalization and integrity. The second part focused on sales margin forecasting, where several time series models were applied, compared, and evaluated. The Power BI forecast functionality was also used to produce projections for other companies within the InCentea group. Finally, the third part addressed customer segmentation prediction through machine learning models. The work resulted in the creation of datasets prepared for analysis, model evaluation reports, Excel files, and Power BI dashboards with forecasts for 2025. These deliverables enabled the identification of sales trends, the projection of future margins, and the anticipation of customer evolution and relevance, providing a forward-looking perspective to support strategic decision-making. This internship covered various Data Science topics and proved to be an enriching challenge due to the diversity of methodologies and technologies applied. The ETL project, due to its intensive programming requirements, and the sales margin forecasting, due to the need to acquire specialized knowledge in time series analysis, represented significant challenges but also valuable learning opportunities. As a result, new technical and professional skills were acquired and applied in a real business context, with a direct impact on the organization. | eng |
| dc.identifier.tid | 204364310 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/16891 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Integração de dados | |
| dc.subject | Séries temporais | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Segmentação de clientes | |
| dc.subject | Tomada de decisão | |
| dc.title | Desenvolvimento de Programa de Integração de Dados e Modelos de Previsão Machine Learning e SARIMA | |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Ciência de Dados |
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