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Title: Extração de dados com web scraping para análise da variação de preço de veículos automotores
Authors: Borges, Thiago da Cunha
Ganimi, Zeus Olenchuk
metadata.dc.contributor.advisor: Zahn, Jean de Oliveira
metadata.dc.contributor.members: Vasconcelos, Leonardo Pio
Issue Date: 2018
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Abstract: A previsão de acontecimentos é uma necessidade do homem, o qual, para orientar melhor suas decisões, buscou formas de conhecer os fatos futuros através de diversos métodos ao longo da história. Estimar eventos futuros com base na observação de dados de fácil interpretação é algo que todos nós fazemos, como saber que há grande chance de ocorrer chuvas quando o céu está negro pela densidade das nuvens e trovões. Porém, atualmente, as necessidades de prever eventos futuros demandam a análise de dados mais complexos e, portanto, métodos mais elaborados, os quais podem fornecer as respostas de que necessitamos, bem como oferecer maior probabilidade de acerto, do que por métodos empíricos. Diante de tal necessidade, será desenvolvida uma ferramenta, que implementa os conceitos de Web Scraping e de persistência de dados, a qual permite a aquisição automatizada de dados semiestruturados de sites da Internet, bem como o seu armazenamento estruturado, provendo uma base de dados de interesse para consultas e análises, as quais podem ser úteis para apoiar diversos processos, bem como a otimização de recursos. Por fim, apresentaremos uma amostra de dados de veículos automotivos, obtida do site da FIPE, através da ferramenta (fipe-scraper) objeto deste Trabalho.
metadata.dc.description.abstractother: The prediction of events is a necessity of man, who, in order to better guide his decisions, sought ways to know the future facts through various methods throughout history. Estimating future events based on observation of easily interpreted data is something we all do, such as knowing that there is a high chance of rainfall when the sky is black by the density of clouds and thunder. However, nowadays, the need to predict future events demandates more complex data analysis and therefore more elaborate methods, which can provide the answers we need, as well as offer a greater probability of success, than by empirical methods. Facing this need, a tool will be developed, which implements the concepts of Web Scraping and data persistence, which allows the automated acquisition of semi structured data from Internet sites, as well as its structured storage, providing a database of interest for queries and analyzes, which can be useful to support several processes as well as resource optimization. Finally, we will present a sample of automotive vehicle data, obtained from the FIPE website, through the tool (fipe-scraper) object of this Work.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/8930
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