Aplicação de Inteligência Artificial para Análise de Oportunidades Comerciais

Abstract

Este artigo apresenta a aplicação de técnicas de inteligência artificial na análise de oportunidades comerciais no setor agropecuário brasileiro com o desafio de identificar os municípios mais promissores para expansão de uma rede varejista do setor, buscando maior chance de sucesso e retorno financeiro. Utilizando dados de faturamento fornecidos por uma empresa parceira, junto a dados populacionais, geográficos e agropecuários de fontes públicas, foram empregados algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, como o Random Forest Regressor, e de aprendizado de máquina não supervisionado, como a clusterização hierárquica. A técnica k-Nearest Neighbors (KNN) também foi utilizada para análise de similaridade entre municípios. O modelo, implementado em Python, busca apoiar estratégias de expansão com base em dados.