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Sistemas de Suporte à Decisão 2017/2018

Objetivos

i. Aplicar e identificar os principais testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos para alguns parâmetros populacionais (com recurso ao software estatístico SPSS)
ii. Perceber a importância e o potencial dos Sistemas de Suporte à Decisão na aquisição de vantagens competitivas e na melhoria do planeamento e a tomada de decisão
iii. Desenvolver a capacidade de investigação e o espírito crítico no âmbito dos Sistemas de Suporte à Decisão
iv. Sistematizar as capacidades de apoio à decisão potenciadas pela utilização de Sistemas de Business Intelligence
v. Identificar a estrutura e funcionamento das tecnologias associadas e as metodologias de desenvolvimento de soluções de Business Intelligence
vi. Avaliar e aplicar os métodos de data mining adequados a uma situação concreta ou problema relacionados com um contexto de negócio
vii. Avaliar as diferentes ferramentas de BI existentes no mercado
viii. Saber utilizar uma ferramenta de Business Intelligence

Pré-Requisitos Recomendados

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Método de Ensino

Nas aulas TP utiliza-se o método expositivo-ativo para a lecionação dos conteúdos programáticos, complementado com a análise e discussão de artigos e casos de estudo e a resolução de exercícios em contexto de trabalho colaborativo. Utiliza-se ainda a metodologia de prática guiada para a utilização do software SPSS e de outras ferramentas de data mining e Business Intelligence.
As aulas de Seminário serão reservadas para apresentações de empresas de soluções de BI e de análise de dados utilizadas no mercado.
Avaliação:
Avaliação mista, 2 componentes:
- Trabalho 1 (35%) – trabalho sobre Inferência Estatística
- Trabalho 2 (65%) – desenvolvimento de um projeto de Business Intelligence

Conteúdos Programáticos

1. Testes de hipóteses paramétricos: populações Normais - testes de médias e de variâncias; populações não Normais (grandes amostras) – testes para a proporção; Análise da variância (tabelas ANOVA); Teste de Levene para a homogeneidade de variâncias (populações Normais/populações não Normais) – SPSS
2. Testes de hipóteses não paramétricos: teste de ajustamento (teste de Kolmogorov –Smirnov); teste de Wilcoxon; teste de Mann– Whitney; teste de Krüskal –Wallis (SPSS)
3. Conceito e arquitetura básica de um Sistema de Suporte à Decisão (SSD). Tipos de SSD. A ligação DSS-BI.
4. Introdução ao Business Intelligence (BI)
5. Data Warehousing
6. Análise de Negócio (BA-Business Analytics) e Visualização de Dados
6.1 OLAP
6.2 Data Mining
7. Visão geral do Business Performace Management (BPM)

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

• Gujarati, D. and D. Porter (2009) Basic econometrics, Fifth edition, Boston: McGraw Hill.
• IRMA (ed.) (2016) Business Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools and Applications (4 Volumes), Information Resources Management Association, IGI Global, USA.
• Newbold, P., Carlson, W. and Thorne B. (2013) Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall – Pearson Education (International Edition).
• Provost, F., Fawcett, T. (2013) Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, O´Reilly Media, Inc.
• Sharda, R., Delen, D., Turban, E. (2013) Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics, Third Edition, Prentice Hall.
• Turban, E., Sharda, R., Delen, D. (2011) Decision Support and Business Intelligence Systems, 9th Edition, Prentice Hall.

Planificação Semanal

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Coerência do programa para com os objetivos

A aprendizagem dos testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos, com utilização quando adequado do software SPSS (pontos 1 e 2 do programa), contribui o objetivo i. Os objetivos ii e iii são satisfeitos pelo ponto 3 do programa. Os pontos 4 a 7 do programa contribuirão para os objetivos iv, v, vii e viii. O objetivo vi é satisfeito pelo ponto 6.2 do programa.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

Nas aulas TP, o método expositivo-ativo servirá para apresentar os principais conceitos. A utilização de questões-resposta nessas apresentações e a discussão em sala de aula serão utilizados para a interacção frequente com os alunos, com vista a estimular o seu pensamento crítico, a capacidade de emitir opiniões sustentadas e de interiorizar os conceitos essenciais. A análise e discussão de artigos e casos de estudo visará estimular a discussão crítica e desenvolver a capacidade dos alunos de aplicar os conceitos a situações concretas e reais.
A resolução de exercícios práticos será utilizada para verificar a capacidade dos alunos de aplicarem os conhecimentos obtidos nas aulas em situações reais de aplicação da inferência estatística e desenvolvimento de projectos de BI, nomeadamente, identificação de KPI´s e definição do modelo de data warehouse para o sistema.
A prática guiada e os seminários servirão para os alunos adquirirem conhecimentos sobre diversas ferramentas de BI e data mining e poderem utilizar de uma forma eficaz as ferramentas adequadas para o desenvolvimento dos trabalhos práticos.

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