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dc.creatorSlaviero, Welliton-
dc.date.accessioned2025-03-21T13:15:56Z-
dc.date.available2025-03-21-
dc.date.available2025-03-21T13:15:56Z-
dc.date.issued2024-12-05-
dc.identifier.citationSLAVIERO, Welliton. Análise preditiva de despesas com o Programa de Participação nos Resultados (PPR) a partir de Demonstrativo do Resultado do Exercício (DRE) utilizando modelos de Aprendizado de Máquina (AM). 2024. 17 f. Artigo de Conclusão de Curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.upf.br/handle/riupf/2837-
dc.description.abstractCompanies face significant challenges in managing expenses from bonuses. Therefore, this study aims to predict the expenses of the Profit Sharing Program (PPR), using financial data from the Income Statement (DRE) of a small company. The techniques adopted, such as SARIMAX, Prophet and Random Forest, were evaluated in terms of accuracy, revealing potential improvements in expense control and operational sustainability. This work contributes to the strategic use of Machine Learning (ML) in business scenarios.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Franciele Silva (francielesilva@upf.br) on 2025-03-21T13:15:56Z No. of bitstreams: 1 PF2024WellitonSlaviero.pdf: 1197553 bytes, checksum: c8e58194eae0d443a71b714b8b825b98 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-03-21T13:15:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2024WellitonSlaviero.pdf: 1197553 bytes, checksum: c8e58194eae0d443a71b714b8b825b98 (MD5) Previous issue date: 2024-12-05en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCiências da computaçãopt_BR
dc.subjectPrograma de Participação nos Resultados -PPRpt_BR
dc.subjectDemonstrativo do Resultado do Exercício -DREpt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquina - AMpt_BR
dc.titleAnálise preditiva de despesas com o Programa de Participação nos Resultados (PPR) a partir de Demonstrativo do Resultado do Exercício (DRE) utilizando modelos de Aprendizado de Máquina (AM)pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Holbig, Carlos Amaral-
dc.description.resumoEmpresas enfrentam desafios significativos na gestão de despesas provenientes de bonificações. Portanto, o presente estudo tem como objetivo prever as despesas do Programa de Participação nos Resultados (PPR), utilizando dados financeiros do Demonstrativo do Resultado do Exercício (DRE) de uma empresa de pequeno porte. As técnicas adotadas, como SARIMAX, Prophet e Random Forest, foram avaliadas em termos de precisão, revelando potenciais melhorias no controle de despesas e na sustentabilidade operacional. Este trabalho contribui para o uso estratégico de Aprendizado de Máquina (AM) em cenários empresariais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGpt_BR
dc.publisher.initialsUPFpt_BR
Aparece nas coleções:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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