Extensão

Apoio à Decisão usando Excel

Informações e Matricula

Objetivo

O presente programa visa introduzir os conceitos fundamentais e a prática de técnicas de apoio à decisão e Data Mining (mineração de dados) usando Microsoft Excel. O curso irá abordar as principais técnicas existentes para suporte a decisão empresarial, nas áreas de otimização, mineração de dados, classificação de padrões, clusterização, previsão de séries temporais, análise de cenários e riscos, sempre exemplificando o uso das técnicas com estudos de caso em planilhas Excel. Espera-se que, ao final do curso, o aluno tenha em mãos um arcabouço ferramental no formato de planilhas e macros Excel que possa ser facilmente adaptado aos seus casos reais.

Programação do curso

  • 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?

Aulas com apresentação de slides do tipo PowerPoint em paralelo com abordagem "hands-on", com uso simultâneo do software Microsoft Excel para exemplificar os conceitos. Os arquivos em Excel serão fornecidos aos alunos para uso posterior livre, o que permitirá ao aluno ter um ferramental excelente para uso próprio.

Corpo Docente
  • Professor: Alexandre Ashade, M.Sc., PUC-Rio
  • Coordenador: Marco Aurélio C. Pacheco, PhD, PUC-Rio
  • Carga Horária: 36 horas (1 aula semanal), 12 semanas
  • LOCAL: CCE-Gávea
  • Horário: 3as. 19-22hs
  • Valor Hora-aula proposto: R$ 300,00
  • Coordenação: 20%
  • Publico Alvo: Alunos de Graduação/Pós-graduação e profissionais ligados às áreas de engenharia, energia, economia, finanças, matemática, estatística, contabilidade, administração e afins. Não é necessário conhecimento de Excel além do básico.
  • Número Mínimo de alunos: 16 alunos
  • Número Máximo de alunos: 40 alunos
  • Pré-Requisito para inscrição: ser aluno de ensino superior.
  • Tipo sala de aula: Laboratório com computadores com 20 máquinas (430 ou 434-L)