PT
Cada vez mais as Organizações Não Governamentais para o Desenvolvimento armazenam
informação sobre os seus donativos recebidos e respetivos doadores. Essas informações
permitem-lhes obter melhores métodos de análises de dados e Data Mining com o objetivo
de criar padrões que caracterizem o doador e prevejam o ato de doar.
Desta forma, sentiu-se a necessidade de investigar outros métodos de análise e respetivos
padrões com o objetivo de melhorar e facilitar a criação de conhecimento da área do
fundraising.
O Data Mining é o processo ideal para reduzir os recursos financeiros investidos em
campanhas de solidariedade tornando-as mais eficazes, seja maximizando o retorno do
investimento, seja direcionando essas campanhas para indivíduos que possuam, através de
padrões, mais aptidão para doar.
Esta dissertação irá focar-se no estudo de um caso de uma Organização Não
Governamental para o Desenvolvimento, com base nos dados disponibilizados pela
mesma. Após o tratamento desses dados obteve-se um modelo preditivo através da
descoberta de comportamentos e padrões existentes no ato de doar numa campanha.
Este modelo permitiu extrair conhecimento útil para a área de fundraising, especificamente
para os Leigos para o Desenvolvimento com o objetivo de transformar o ato de doar numa
campanha num ato mais eficiente e eficaz, otimizando assim o número de respostas
positivas numa campanha. Adicionalmente foram obtidos perfis de doadores com mais
propensão a doar esporadicamente ou em campanhas, de modo a ajudar os Leigos para o
Desenvolvimento a direcionar o seu púbico alvo em todo o tipo de donativos.
EN
More and more Non-governmental organizations for development store their information
about their received donations and respective donors. That information allows them to use
better data analysis and Data Mining methods with the purpose of creating standards which
characterize the donor e predict the act of donating. In this way, the need of investigating
other analysis methods and respective standards came up, with the purpose of simplifying
the creation of knowledge of fundraising. Data Mining is the ideal process to reduce the
financial resources invested in solidarity campaigns making them more effective,
maximizing the return of investment, driving these campaigns to the people that possess,
identified through standards, more inclination to donate.
This dissertation will focus on the study of one particular case of a Non-governmental
organization for development, from data made available by the aforementioned entity.
After data treatment was obtained a predictive model through the finding of certain
behaviors and existing standards in the acts of donating in a campaign. this model allowed
to extract useful knowledge in the area of fundraising, specifically for the entity Leigos
para o Desenvolvimento with the purpose of transforming the act of donating in a campaign
in an act more efficient and effective, optimizing the number of positive responses to a
campaign. Additionally there have been obtained more donors profiles with more aptitude
to donating sporadically or in campaigns to help Leigos para o Desenvolvimento directing
its target in all kinds of donations.
