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dc.contributor.advisorEbecken, Nelson Francisco Favilla-
dc.contributor.authorRocha, Vinicius Brito-
dc.date.accessioned2021-01-22T00:47:14Z-
dc.date.available2023-12-21T03:07:22Z-
dc.date.issued2019-06-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/13561-
dc.description.abstractThis work made use of data log collected from an Interactive Voice Response for customers service of a telecommunications company, to develop a Data Stream Processing System (DSPS) using technologies resilient, scalable and distributed for big data purpose. Based on the DSPS created was possible to purpose a new method to measure and evaluate customer experience using graph theory and machine learning for classification resulting in a better process for decision-makers of customer service. And beyond that, both, system and methodology can be used in other contexts of near of real-time data processing and customer experience respectively.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectBig datapt_BR
dc.subjectExperiência do clientept_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectUnidade de resposta audívelpt_BR
dc.subjectTelecomunicaçõespt_BR
dc.titleUma metodologia para avaliação da experiência do cliente através de plataformas de big data em uma unidade de resposta audívelpt_BR
dc.title.alternativeA methodology to evaluate customer experience through big data platforms for an interactive voice responsept_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2703716951709834pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5728995214515232pt_BR
dc.contributor.referee1Espíndola, Rogério Pinto-
dc.contributor.referee2Mattoso, Marta Lima de Queirós-
dc.contributor.referee3Dantas, Mário Antonio Ribeiro-
dc.contributor.referee4Alves, José Luis Drummond-
dc.description.resumoEste trabalho utilizou dados reais coletados de uma unidade de resposta audível, de uma companhia do setor de telecomunicações, para desenvolver um sistema para realizar o processamento de dados para fluxo contínuo (Data Stream Processing System) através tecnologias de Big Data resilientes, escaláveis e distribuídas. E com base nessa plataforma propor uma nova metodologia para medir e avaliar a experiência do cliente fazendo uso da teoria dos grafos e aprendizado de máquina. Auxiliando o processo de tomada de decisão no contexto do atendimento ao cliente, seja pela criação do sistema quanto pela metodologia, sendo ambos extensíveis a outros diferentes contextos de processamento de dados em tempo-quase-real.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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