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http://hdl.handle.net/11422/13561
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Ebecken, Nelson Francisco Favilla | - |
dc.contributor.author | Rocha, Vinicius Brito | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-22T00:47:14Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T03:07:22Z | - |
dc.date.issued | 2019-06 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/13561 | - |
dc.description.abstract | This 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.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Big data | pt_BR |
dc.subject | Experiência do cliente | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Unidade de resposta audível | pt_BR |
dc.subject | Telecomunicações | pt_BR |
dc.title | Uma metodologia para avaliação da experiência do cliente através de plataformas de big data em uma unidade de resposta audível | pt_BR |
dc.title.alternative | A methodology to evaluate customer experience through big data platforms for an interactive voice response | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/2703716951709834 | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/5728995214515232 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Espíndola, Rogério Pinto | - |
dc.contributor.referee2 | Mattoso, Marta Lima de Queirós | - |
dc.contributor.referee3 | Dantas, Mário Antonio Ribeiro | - |
dc.contributor.referee4 | Alves, José Luis Drummond | - |
dc.description.resumo | Este 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.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL | pt_BR |
dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
Appears in Collections: | Engenharia Civil |
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