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    Modelo para predição de preço de passagens aéreas domésticas

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    R - E - CARLOS ROBERTO DA CONCEICAO.pdf (596.9Kb)
    Data
    2023
    Autor
    Conceição, Carlos Roberto da
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: Os custos com viagens corporativas têm aumentado consideravelmente nos últimos anos, devido ao aumento dos preços das passagens aéreas. As empresas estão cada vez mais empenhadas em reduzir os gastos com viagens, sem comprometer suas operações, pois viajar é necessário, mas economizar é fundamental. Um dos questionamentos mais frequentes é: com que antecedência devemos comprar os bilhetes aéreos para obter os melhores preços? Essa é a questão que buscamos responder! A definição do preço da passagem aérea não leva em consideração apenas a antecedência da compra. Envolve diversos fatores mercadológicos, custos das empresas aéreas, competição e outros elementos, o que torna a predição do valor da passagem aérea uma tarefa complexa. No entanto, assim como em outros setores, aqueles que compram com maior antecedência têm uma chance maior de obter preços mais baixos em comparação àqueles que deixam a aquisição para datas mais próximas ao evento.
     
    Abstract: The costs of corporate travel have been increasing considerably in recent years due to rising airfare prices. Companies are increasingly focusing their efforts on trying to minimize travel expenses without compromising their operations. It’s not possible to simply avoid traveling. Traveling is necessary, saving is essential. One of themost recurring questions is: How far in advance should we purchase our air tickets to get the best prices? That’s the question to be answered! The determination of airfare prices takes into account not only the timing of the purchase but also other market factors, airline costs, competitive factors and others that make predicting the value of the airfare not so simple. However, just like in other businesses, those who purchase well in advance have a greater chance of getting lower prices than those who leave the purchase of the product/service closer to the event
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/85725
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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