[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123230-pt":3,"doc-seo-123230-112":30,"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":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},123230,3985741905716,"Rowan","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",32,"Pesquisa e Relatórios","Modelos de previsão de preço baseados em machine learning para veículos usados","O mercado brasileiro de veículos seminovos enfrenta dificuldades na precificação devido à diversidade de fatores que afetam o valor, incluindo dinâmica rápida do mercado e variações regionais. A proposta do trabalho é desenvolver um modelo de previsão de preços para veículos no Brasil com técnicas de Machine Learning, usando dados obtidos por web scraping na plataforma Webmotors. O estudo inclui limpeza de dados, remoção de outliers e feature engineering, avaliando Lasso Regression, Random Forest e XGBoost. Após otimização de hiperparâmetros, o XGBoost otimizado alcança R² de 0,95 e MAPE de 7%, com comparação do preço previsto em veículos selecionados.","UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA  \nCAMPUS TRINDADE  \nDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃOENGENHARIA DE PRODUÇÃO ELÉTRICA  \nGustavo Girardi  \nTítulo: Modelos de previsão de preços baseados em machine learning para veículos  \nusados  \nFlorianópolis  \nGustavo Girardi  \nModelos de previsão de preço baseados em machine learning para veículos  \nusados  \nTrabalho de Conclusão de Curso submetida ao Departamento de Engenharia de Produção e Sistemas da Universidade Federal de Santa Catarina para a obtenção do título de Grau de Engenheiro Eletricista com habilitação em Engenharia de Produção.  \nOrientador: Prof. Mauricio Uriona Maldonado, Dr.  \nFlorianópolis  \nFicha catalográfica gerada por meio de sistema automatizado gerenciado pela BU/UFSC.  \nDados inseridos pelo próprio autor.  \nGirardi, Gustavo  \nModelos de previsão de preço baseados em machine learning para veículos usados / Gustavo Girardi ;  \norientador, Mauricio Uriona Maldonado, 2024.  \n88 p .  \nTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) -Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Graduação em Engenharia de Produção Elétrica, Florianópolis, 2024.  \nInclui referências .  \n1. Engenharia de Produção Elétrica . 2. Precificação de produtos automotivos . 3. Ciência de Dados . 4. Aprendizadode Máquina . I . Uriona Maldonado, Mauricio . II . Universidade Federal de Santa Catarina . Graduação em Engenharia de Produção Elétrica . III . Título .  \nGustavo Girardi  \nModelos de previsão de preço baseados em machine learning para veículos  \nusados  \nO presente trabalho em nível de bacharelado foi avaliado e aprovado por banca examinadora composta pelos seguintes membros:  \nProf. Carlos Ernani Fries, Dr.  \nUniversidade Federal de Santa Catarina  \nProf. Guilherme Ernani Vieira, Dr.  \nUniversidade Federal de Santa Catarina  \nCerti􀀂camos que esta é a versão original e 􀀂nal do trabalho de conclusão que foi julgado adequado para obtenção do título de Grau de Engenheiro Eletricista com habilitação em Engenharia de Produção.  \nProf. Monica Mendes Luna, Dra. Coordenador do Programa  \nProf. Mauricio Uriona Maldonado, Dr. Orientador  \nFlorianópolis, 2024 .  \nEste trabalho é dedicado aos meus colegas de classe eaos meus queridos pais.  \nAGRADECIMENTOS  \nAgradeço primeiramente à minha família, que sempre me deu amparo e apoio incondicional. Sem vocês, nada disso seria possível. O amor, a paciência e as orientações de cada um foram fundamentais para que eu chegasse até aqui.  \nÀ minha namorada Larissa, que sempre me apoiou, me incentivou e esteve aomeu lado, oferecendo não apenas compreensão, mas também a força necessária para superar os desa􀀂os que surgiram ao longo dessa trajetória.  \nAos amigos que 􀀂z durante a graduação, que tornaram essa jornada ainda maisespecial. As trocas de experiências, o aprendizado mútuo e a convivência diária foramessenciais para o meu crescimento acadêmico e pessoal. Ao meu amigo Leandro, que esteve comigo nos altos e baixos dessa jornada acadêmica. 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O objetivo destetra","cbCaik1iHjsrAy5G","https://ap.wps.com/l/cbCaik1iHjsrAy5G","pdf",1614707,1,89,"Portuguese","pt",112,"# Agradecimentos\n# Resumo\n# Abstract\n# Metodologia\n## Coleta de dados e web scraping\n## Tratamento de dados e feature engineering\n# Modelos preditivos e avaliação\n## Lasso Regression\n## Random Forest\n## XGBoost (Otimizado)\n# Resultados e aplicação comparativa\n## Comparação com anúncios de veículos semelhantes\n# Conclusão","[{\"question\":\"Qual é o objetivo do trabalho sobre veículos usados?\",\"answer\":\"Desenvolver um modelo de previsão de preços para veículos automotores no Brasil usando técnicas de Machine Learning, visando maior precisão na precificação.\"},{\"question\":\"Quais dados foram utilizados para treinar e avaliar os modelos?\",\"answer\":\"Foram coletadas informações de anúncios e características físicas dos veículos via web scraping da plataforma Webmotors, incluindo atributos como marca, modelo, quilometragem e ano de 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