Artificial intelligence applied to small businesses: the use of automatic feature engineering and machine learning for more accurate planning

Revista de Contabilidade e Organizações

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Title Artificial intelligence applied to small businesses: the use of automatic feature engineering and machine learning for more accurate planning
Inteligência artificial aplicada a pequenas empresas: o uso da engenharia automática de recursos e do aprendizado de máquina para um planejamento mais preciso
 
Creator Nascimento, Alexandre Moreira
de Melo, Vinicius Veloso
Muller Queiroz, Anna Carolina
Brashear-Alejandro, Thomas
Meirelles, Fernando de Souza
 
Subject Inteligência artificial
Engenharia automática de recursos
Aprendizado de máquina
Pequenas empresas
Empresas locais
Inteligencia artificial, ingeniería automática de características, aprendizaje automático, pequeñas empresas, negocios locales
Artificial intelligence
Automatic feature engineering
Machine learning
Small business
Local business
 
Description O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo preditivo que aumente a precisão do planejamento operacional de negócios usando dados de uma pequena empresa. A partir de técnicas de aprendizado de máquina (AM), são apresentadas estratégias de expansão, reamostragem e combinação que permitiram superar várias das limitações enfrentadas pelas pesquisas conduzidas até então. O estudo adotou uma nova técnica de engenharia de recursos que permitiu aumentar a precisão de um modelo preditivo, encontrando 10 novos recursos derivados dos originais, desenvolvidos automaticamente através das relações não-lineares encontradas entre eles. Por fim, foi criado um classificador com regras para prever, com alta precisão, a receita da pequena empresa. De acordo com os resultados apresentados, a abordagem proposta abre novas possibilidades para a pesquisa sobre a AM aplicada a pequenas e médias empresas.
The purpose of this study is to develop a predictive model that increases the accuracy of business operational planning using data from a small business. By using Machine Learning (ML) techniques feature expansion, resampling, and combination techniques, it was possible to address several existing limitations in the available research. Then, the use of the novel technique of feature engineering allowed us to increase the accuracy of the model by finding 10 new features derived from the original ones and constructed automatically through the nonlinear relationships found between them. Finally, we built a rule-based classifier to predict the store's revenue with high accuracy. The results show the proposed approach open new possibilities for ML research applied to small and medium businesses.
 
Publisher Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto
 
Date 2020-10-14
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://www.revistas.usp.br/rco/article/view/171481
10.11606/issn.1982-6486.rco.2020.171481
 
Source Revista de Contabilidade e Organizações; v. 14 (2020); e171481
Revista de Contabilidade e Organizações; Vol. 14 (2020); e171481
Revista de Contabilidade e Organizações; Vol. 14 (2020); e171481
1982-6486
 
Language por
eng
 
Relation http://www.revistas.usp.br/rco/article/view/171481/163852
http://www.revistas.usp.br/rco/article/view/171481/163851
 
Rights Copyright (c) 2020 Revista de Contabilidade e Organizações
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
 

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