O suporte à decisão
- O que é e por quê?
- Quando usar?
- O que é possível ser feito?
- O papel fundamental do especialista.
- Os pré-requisitos.
- O profissional de suporte à decisão.
- Excel 1: identificando padrões de clientes.
Conceitos básicos
- Dados, informação e conhecimento.
- Conhecimento do especialista.
- Conhecimento extraído.
- As principais técnicas:
a) mineração de dados.
b) classificação.
c) agrupamento (clustering).
d) árvores de decisão.
e) regressão / previsão.
f) simulação de cenários.
g) opções reais e incertezas.
h) aprendizado computacional: redes neurais, lógica fuzzy.
i) otimização.
- Excel 2: regressão de série.
- Excel 3: simulação de custos de projeto.
- Excel 4: lógica fuzzy.
Mineração de dados
- Definição.
- Trabalhando com grandes massas de dados.
- Identificação de padrões.
- Agrupamento: kmeans, fuzzy cmeans, GMM, redes neurais.
- Excel 5: exemplos de agrupamentos.
- Classificação: redes neurais, bayes.
- Excel 6: exemplos de classificação.
- Árvores de decisão. Cadeias de Markov.
- Excel 7: exemplo de árvore de decisão.
- Testes de hipótese.
- Excel 8: exemplo de testes de hipótese.
Regressão / Previsão
- O que é prever?
- O que é possível prever?
- Como funciona?
- Como medir a qualidade da previsão?
- Excel 9: previsão de faturamento de vendas.
- Métodos de previsão:
a) ingênuo
b) regressão linear
c) AR, MA, ARMA e afins.
d) redes neurais.
- Excel 10: previsão de temperatura com os métodos.
- Excel 11: previsão da cotação do dólar com os métodos.
- Métricas de qualidade: MAPE, RMSE, sMAPE, u-Theil.
- Medidas de dependência de fenômenos.
- Séries explicativas.
- Excel 12: previsão de faturamento com explicação climática.
Cenários sob incertezas
- Variáveis desconhecidas.
- Estatística: média, variância, distribuições de probabilidade.
- Excel 13: estimação de média e variância.
- Risco: o que é e como medir?
- Simulação de cenários:
a) Monte-Carlo;
b) Árvores de Decisão;
c) Cadeias de Markov;
- Análise de resultados e tomada de decisões.
- Excel 14: estimação de custos de projeto sob incertezas.
- Introdução a teoria das opções reais.
- Excel 15: exemplo de aplicação de opções reais.
Otimização
- O que é otimizar?
- O que se deve otimizar?
- Excel 16: otimização de uma rota de transporte.
- A matemática da otimização.
- Máximos e Mínimos.
- Regras de negócio: as restrições.
- Excel 17: otimização sujeita a restrições.
- Excel 18: otimização sujeita à restrições.
- Problemas com as otimizações.
Estudos de casos
- Seleção de estudos de caso para exemplificar as técnicas estudadas no curso.
Considerações finais
- O que fazer agora?
- O que ler?
- Quem contratar?
- Como me especializar?