[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125190-pt":3,"doc-seo-125190-112":31,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125190,687207022233,"Riley","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",32,"Pesquisa e Relatórios","Aplicação de técnicas de machine learning para análise da satisfação dos clientes de banda larga no Brasil","A dissertação aborda a prestação de serviços e a relevância de mensurar e gerenciar a qualidade por meio de indicadores de satisfação, com foco em telecomunicações e banda larga no Brasil. O trabalho estuda literatura sobre aplicação de machine learning (ML) na análise da qualidade de serviços e executa uma revisão sistemática com 106 publicações. Em seguida, aplica técnicas de ML a dados da ANATEL, avaliando modelos como Random Forest e Gradient Boosting para classificação, identificando padrões por perfil de satisfação e atributos-chave relacionados a velocidade, estabilidade e cobrança.","UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ  \nCENTRO DE TECNOLOGIA  \nDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃOPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO  \nMatheus Raphael Elero  \nAplicação de técnicas de machine learning para análise da satisfação dos  \nclientes de banda larga no Brasil  \nMaringá  \n2023  \nMatheus Raphael Elero  \nAplicação de técnicas de machine learning para análise da satisfação dos  \nclientes de banda larga no Brasil  \nDissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção do Departamento de Engenharia de Produção, Centrode Tecnologia da Universidade Estadual de Maringá, como requisito parcial para obtenção dotítulo de Mestre em Engenharia de Produção.  \nÁrea de concentração: Engenharia de Produção  \nOrientador(a): Prof. Dr. Rafael H. Palma Lima  \nCoorientador(a): Prof. Dr. Bruno Samways dos Santos  \nMaringá  \n2023  \nDados Internacionais de Catalogação-na-Publicação (CIP)  \n(Biblioteca Central-UEM, Maringá -PR, Brasil)  \n\n| E39a | Elero, Matheus Raphael\u003Cbr>Aplicação de técnicas de machine learning para análise da satisfação dos clientes de banda larga no Brasil / Matheus Raphael Elero. --Maringá, PR, 2023.\u003Cbr>132 f.: il. color. , figs. , tabs.\u003Cbr>Orientador: Prof. Dr. Rafael Henrique Palma Lima.\u003Cbr>Coorientador: Prof. Dr. Bruno Samways dos Santos.\u003Cbr>Dissertação (Mestrado) -Universidade Estadual de Maringá, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, Programa de Pós-Graduação em Engenhariade Produção, 2023.\u003Cbr>1. Machine learning. 2. Qualidade de serviços. 3. Telecomunicações. 4. Revisãosistemática. I. Lima, Rafael Henrique Palma, orient. II. Santos, Bruno Samways dos , coorient. III. Universidade Estadual de Maringá . Centro de Tecnologia. Departamento de Engenharia de Produção. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. IV. Título. |\n| --- | --- |\n| CDD 23.ed. 658.5 |  |\n\nMarinalva Aparecida Spolon Almeida-9/1094  \nAGRADECIMENTO(S)  \nPrimeiramente agradeço a minha noiva Bárbara, por todo apoio e companhia duranteminhajornada no mestrado. Aos meus pais, Enivaldo e Regina, por toda educação e suporte em todos esses anos.  \nAgradeço a todos os colaboradores do PGP (Programa de Pós-Graduação em Engenhariade Produção), por oferecerem condições, conhecimento e suporte para os estudos edesenvolvimento do trabalho.  \nPor fim, agradeço aos professores Rafael Lima e Bruno Samways por todo o processo de orientação. O ensinamento fornecido por eles foi realizado com excelência, possibilitando que me desenvolvesse muito no âmbito científico e profissional.  \nExtraordinary claims require extraordinary evidence.  \n(CARL SAGAN)  \nAplicação de técnicas de machine learning para análise da satisfação dos clientes de banda larga no Brasil  \nRESUMO  \nA prestação de serviços está contida em diversos setores da economia, tais como telecomunicações, transporte, saúde, entre outros. Considerando a importância e os desafios emmensurar e gerenciar a qualidade de serviços, muitas empresas têm adotado indicadores de satisfação dos clientes para quantificar a qualidade percebida. Os dados sobre satisfação dos clientes são armazenados em bases de dados, as quais podem ser analisadas para melhorentender os fatores de satisfação dos clientes. Nos últimos anos, a literatura científica tem vistoa publicação de diversos trabalhos que utilizam técnicas de machine learning para analisar dados de satisfação de clientes no setor de serviços. No Brasil, diversos segmentos possuempesquisas de satisfação (tais como energia, telecomunicações e transporte), porém há poucostrabalhos que exploram esses dados com aplicação de machine learning. Portanto, o objetivodeste trabalho é estudar a literatura sobre aplicação de ML na análise da qualidade de serviços e aplicar técnicas de ML em uma base de dados de satisfação de clientes de banda-larga no Brasil. Para isso, este trabalho foi subdividido em dois artigos. O primeiro relata os resultados de uma revisão sistemática da literatura sobre aplicação de técnic","cbCaiiYnQjfHwmzH","https://ap.wps.com/l/cbCaiiYnQjfHwmzH","pdf",3739266,2,1,132,"Portuguese","pt",112,"# Resumo e contexto do problema\n# Revisão sistemática da literatura\n## Resultados e lacunas identificadas\n# Aplicação de técnicas de machine learning\n## Dados da ANATEL e modelos testados\n## Principais atributos para satisfação\n# Conclusões e implicações","[{\"question\":\"Qual é o objetivo principal da dissertação?\",\"answer\":\"Estudar a literatura sobre aplicação de ML para análise da qualidade de serviços e aplicar técnicas de ML em uma base de dados de satisfação de clientes de banda larga no Brasil.\"},{\"question\":\"Como foi estruturado o trabalho em relação aos dois artigos?\",\"answer\":\"O primeiro artigo apresenta resultados de uma revisão sistemática; o segundo relata a aplicação de técnicas de ML em dados de satisfação de clientes da ANATEL.\"},{\"question\":\"Quais técnicas de ML tiveram melhor desempenho na classificação?\",\"answer\":\"Random Forest, Histogram Gradient Boosting e Gradient Boosting apresentaram melhor desempenho para classificação.\"}]","Aplicação de técnicas de machine learning para análise da satisfação dos clientes de banda larga no Brasil | PDF",1785897283,203,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":29},"application-of-machine-learning-techniques-for-analyzing-broadband-customer-satisfaction-in-brazil","",{"@graph":37,"@context":86},[38,54,69],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,48,51],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":20},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",{"item":49,"name":12,"@type":44,"position":50},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":52,"name":13,"@type":44,"position":53},"https://docshare.wps.com/pt/document/application-of-machine-learning-techniques-for-analyzing-broadband-customer-satisfaction-in-brazil/125190/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":42,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-14","2026-08-05",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"Qual é o objetivo principal da dissertação?","Question",{"text":76,"@type":77},"Estudar a literatura sobre aplicação de ML para análise da qualidade de serviços e aplicar técnicas de ML em uma base de dados de satisfação de clientes de banda larga no Brasil.","Answer",{"name":79,"@type":74,"acceptedAnswer":80},"Como foi estruturado o trabalho em relação aos dois artigos?",{"text":81,"@type":77},"O primeiro artigo apresenta resultados de uma revisão sistemática; 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