Previsão de preços no mercado de aluguer de empilhadores

Abstract

No atual contexto económico, a capacidade de prever com precisão os preços de aluguer de empilhadores tornou-se uma competência crucial para as empresas neste mercado. Através da análise dos padrões de preços, o estudo procura fornecer "insights" que possam permitir à empresa antecipar tendências de preços e tomar decisões de aluguer mais informadas. O objetivo principal desta tese é, portanto, analisar os dados, e dotar a Empresa A de dados com qualidade, que permitam desenvolver um modelo robusto de previsão de preços. Espera-se que o modelo resultante ajude a Empresa A a antecipar as flutuações de preços, de forma a melhorar assim a sua tomada de decisões estratégicas e aumentar a sua competitividade no mercado de aluguer de empilhadores. A adesão a uma abordagem "data-driven" é central neste estudo. Ao basear estratégias e decisões em análises detalhadas e dados precisos, a Empresa A pode posicionar-se de maneira mais eficaz no mercado competitivo. Esta abordagem enfatiza o uso de dados e análises em todas as fases do processo de tomada de decisão, garantindo que cada ação seja informada e assente por "insights" quantitativos. Para alcançar este objetivo, este estudo adotará a metodologia CRISP-DM, uma abordagem padrão e amplamente reconhecida na indústria para a análise de dados. Com a aplicação rigorosa desta metodologia, espera-se fornecer à Empresa A uma ferramenta valiosa para a previsão de preços, que poderá ter um impacto significativo na sua estratégia de negócio.

In the current economic context, the ability to accurately predict forklift rental prices has become a crucial skill for businesses in this market. By analysing pricing patterns, this study aims to provide insights that could enable the company to anticipate price trends and make more informed rental decisions. The primary objective of this thesis is, therefore, to analyse data and furnish Company A with high-quality information, enabling the development of a robust price prediction model. It is expected that the resulting model will assist Company A in anticipating price fluctuations, thereby improving its strategic decision-making and enhancing its competitiveness in the forklift rental market. Adherence to a data-driven approach is central to this study. By basing strategies and decisions on detailed analyses and precise data, Company A can position itself more effectively in the competitive market. This approach emphasizes the use of data and analytics at all stages of the decision-making process, ensuring that each action is informed and grounded in quantitative insights. To achieve this goal, this study will adopt the CRISP-DM methodology, a standard and widely recognized industry approach for data analysis. With the rigorous application of this methodology, it is expected to provide Company A with a valuable tool for price forecasting, which could have a significant impact on its business strategy.