Análise de Dados

Os conhecimentos base recomendados são os comuns, na componente de Estatística, aos vários programas das disciplinas de Matemática dos diversos ramos do ensino obrigatório em Portugal (http://www.dge.mec.pt/). 

As aulas são, de acordo com o que está determinado no plano curricular, teórico-práticas, planeadas e preparadas para terem um envolvimento ativo do estudante em vários momentos ou na totalidade da aula.

Na parte teórica, de introdução de conceitos, resultados fundamentais e métodos, será usado, tendencialmente, o método expositivo intercalado com tarefas que suscitem uma participação mais ativa de todos os estudantes (interactive lectures). Estas tarefas incluem a colocação de questões aos e pelos alunos, de forma oral e/ou numa plataforma, e também com a proposta de debate/discussão em pequenos grupos sobre algum aspeto/tópico exposto.

A parte prática será destinada ao desenvolvimento pleno das competências elencadas, através da exemplificação comentada de procedimentos e/ou da resolução de problemas sob orientação/tutoria do docente, incentivando-se o trabalho autónomo ou em pequenos grupos. Far-se-á prevalecer uma forte interação entre a teoria e a prática, dando, tanto quanto possível, um papel central à visualização e ao tratamento de situações concretas e reais.

O bom acompanhamento das aulas por parte do estudante pressupõe uma presença assídua nas aulas e disponibilidade para que o seu envolvimento se mantenha para além das aulas, com o início ou conclusão das tarefas acordadas em aula.

Todos os materiais de apoio são disponibilizados na plataforma InforEstudante|Nonio, usando-se, complementarmente, a outras plataformas que se mostrem adequadas para interação.

A análise estatística de dados tem relevância em inúmeros contextos empresariais para descrição e diagnóstico de fenómenos de interesse e também para suporte à decisão. Os objetivos e competências da unidade curricular de Análise de Dados estão focados no reconhecimento deste potencial.

Objetivos:

• Descrever, em termos estatísticos, o conjunto de dados a analisar;
• Gerar insights relativos a um fenómeno, por análise descritiva ou de diagnóstico do conjunto de dados associado.
• Adaptar as técnicas descritivas a aplicar no caso de séries temporais.

Competências:

• Reconhecer situações que podem beneficiar com uma análise descritivo, de diagnóstico ou de séries temporais.
• Identificar, de entre um conjunto de técnicas estatísticas base, as adequadas ao tratamento de um certo conjunto de dados.
• Construir um dicionário de dados composto pelos metadados fundamentais para a análise a efetuar.
• Realizar uma avaliação sumária da qualidade dos dados tendo como base as dimensões da qualidade definidas.
• Efetuar análises descritivas univariadas e bivariadas.
• Transformar e/ou criar novas variáveis que permitam resolver algumas questões mais técnicas da análise e/ou trazer novos insights.
• Detetar anomalias num conjunto de dados.
• Executar análises descritivas na presença de dados em série temporal.
• Utilizar software para suportar a obtenção dos resultados.

1. Enquadramento: objetivos da análise descritiva e da análise diagnóstico; particularidades dos dados temporais.

2. Análise descritiva
2.1 Análise univariada
2.2 Análise bivariada

3. Análise diagnóstico
3.1 Transformação e criação de novas variáveis
3.2 Deteção de anomalias: valores em falta e outliers – primeira abordagem

4. Introdução às séries temporais
4.1 Componentes
4.2 Linhas de tendência
4.3 Decomposição

Em conformidade com o Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do IPC, são propostos os dois seguintes regimes de avaliação.

1) Avaliação periódica

Consta de três provas a realizar durante o período de aulas.

• Prova 1
  Cotação: 6,5 valores
  Classificação mínima exigida: 2,0 valores
• Prova 2
  Cotação: 6,5 valores
  Classificação mínima exigida: 2,0 valores
• Prova 3
  Cotação: 7,0 valores
  Classificação mínima exigida: 2,0 valores

Notas: 

• Para acesso a este regime de avaliação, não são exigidas presenças em aula, embora a presença nas aulas seja fortemente recomendada.
• As provas são realizados no computador na plataforma Microsoft 365, com acesso institucional obrigatório. Assim, o estudante tem que garantir previamente que tem esta palavra-passe de acesso atualizada, chamando-se a atenção que, caso não tenha sido alterada, esta é diferente da palavra-passe de acesso ao InforEstudante|Nonio.
• Nestas provas, será também pedido que sejam usados os software que suportam análise estatística introduzidos nas aulas, concretamente, Microsoft Excel e JASP (https://jasp-stats.org/).
• Estas provas são sem consulta.
• Os conteúdos a avaliar em cada prova são os sumariados até à aula anterior à prova.
• Em caso de falta do estudante a uma prova, independentemente do motivo, não há lugar à marcação de nova prova, sendo a classificação atribuída 0 (zero) valores.
• Neste regime, a classificação final do aluno é obtida somando as classificações das três provas, desde que iguais ou superiores às classificações mínimas exigidas.
• O incumprimento do requisito de classificação mínima implica a reprovação do aluno por este regime de avaliação.

2) Avaliação por exame

• Este regime de avaliação consta de uma prova, cotada para 20 valores, tendo data de realização conforme o mapa de exames.
• Esta prova é realizada no computador na plataforma Microsoft 365, com acesso institucional obrigatório a esta plataforma. Assim, o estudante tem que garantir previamente que tem esta palavra-passe de acesso atualizada, chamando-se a atenção que, caso não tenha sido alterada, esta é diferente da palavra-passe de acesso ao InforEstudante|Nonio.
• Nesta prova, será também pedido que sejam usados os software que suportam análise estatística introduzidos nas aulas, concretamente, Microsoft Excel e JASP (https://jasp-stats.org/).
• Esta prova é sem consulta.
• A classificação final do aluno é igual à classificação da prova de exame.

Norma final:
Em qualquer um dos regimes de avaliação, a aprovação ocorre com classificação final, arredondada à unidade, de pelo menos 10 valores.

NAO