Conhecimentos de Base Recomendados
Matemática Aplicada.
Métodos de Ensino
As aulas são, de acordo com o que está determinado no plano curricular, teórico-práticas, planeadas e preparadas de acordo com as metodologias ativas, para terem um envolvimento ativo de todos os estudantes 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 ativa de todos os estudantes. Estas tarefas incluem a colocação de questões aos e pelos estudantes, 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.
Resultados de Aprendizagem
A análise de dados com caráter estatístico tem relevância em inúmeros contextos empresariais, para descrever, explorar, diagnosticar e auxiliar a compreensão de fenómenos reais, fornecendo suporte à tomada de decisão. O foco da unidade curricular de Análise de Dados centra-se, precisamente, no reconhecimento deste potencial.
Definem-se, assim, os seguintes objetivos de aprendizagem:
1. identificar contextos e situações que podem beneficiar de um estudo baseado em dados;
2. recolher e descrever, em termos estatísticos, o conjunto de dados a analisar;
3. gerar insights relativos a um fenómeno, por análise exploratória do conjunto de dados associado;
4. identificar e aplicar as técnicas de análise de dados, de âmbito estatístico descritivo e exploratório, que permitam o suporte à tomada de decisões concretas;
5. utilizar software como suporte à implementação das técnicas estatísticas de análise de dados.
Competências:
Capacidade de análise e síntese, comunicação oral e escrita, resolução de problemas e aplicação conhecimentos na prática.
Programa
1. Introdução
1.1. Tipos de dados
1.2. Amostragem
2. Análise de dados fundamental
2.1. Análise descritiva univariada
2.2. Análise descritiva bivariada
3. Análise de dados complementar
3.1. Transformação e criação de novas variáveis
3.2. Análise descritiva multivariada
4. Análise de dados temporais
4.1. Componentes das séries temporais
4.2. Linhas de tendência
4.3. Decomposição
Docente(s) responsável(eis)
Maria Manuela Coelho LarguinhoMétodos de Avaliação
Em conformidade com o Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do IPC é proposto o seguinte regime de avaliação:
Avaliação por Exame
- Exame escrito individual
- Data: Consultar o mapa de exames
- Conteúdo: Totalidade do programa
- Duração: 2h
- Cotação: 20 valores
- Requisitos de acesso: Requisitos de matrícula e inscrição cumpridos
- Aprovação: Classificação final é igual à classificação do exame, ocorrendo aprovação com a classificação final mínima de 10 valores
- Classificação final: A classificação do aluno é igual à classificação do exame, exceto se a classificação for superior a 19 valores; nesse caso o aluno terá de realizar uma prova oral de defesa de nota. Se faltar a esta prova oral a classificação final será de 19 valores.
Avaliação Periódica
- No regime de avaliação periódica, o aluno terá que realizar duas provas escritas, em datas a definir pelo professor responsável.
- Cada um dos testes é cotado para 10 valores. Em cada teste é exigida a classificação mínima de 3 valores. A não obtenção desta nota no primeiro teste, invalida a presença do aluno no segundo teste.
- Para a avaliação periódica ao longo do semestre só são permitidas 8 faltas às aulas.
- A classificação final da avaliação periódica é a soma aritmética das cotações das duas provas escritas, isto é, Classificação Final = CT1+CT2, onde CT1 e CT2 são as classificações do primeiro e do segundo testes, respetivamente, exceto se a classificação for superior a 19 valores; nesse caso o aluno terá de realizar uma prova oral de defesa de nota. Se faltar a esta prova oral a classificação final será de 19 valores.
- Caso o aluno não tenha a nota mínima no segundo teste, mas que a soma das duas provas seja superior ou igual a 10 valores, será lançado na pauta a nota “Admitido a exame”.
- Para aprovação na disciplina é necessário obter uma classificação final igual ou superior a 10 valores.
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Fundamental:
Anderson, D.R., Sweeney, D.J., Williams, T.A., Camm, J.D., & Cochran, J.J. (2019). Statistics for Business & Economics, 4th Edition. Cengage Learning.
Evans, J.R. (2020). Business Analytics, 3rd Edition. Pearson.
Jones, J.S., & Goldring, J. (2022). Exploratory and Descriptive Statistics. Sage.
Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A., Pimenta, C., & Pimenta, F. (2023). Introdução à Estatística, 4.ª Edição. Escolar Editora.
Complementar:
Albright, S.C,. & Winston, W.L. (2019). Business Analytics: Data Analysis and Decision Making, 7th Edition. Cengage Learning.
Alwan, L.C., Craig, B.A., & McCabe, G.P. (2020). The Practice of Statistics for Business and Economics, 5th Edition. MacMilan.
Curto, J.D. (2019). Potenciar os Negócios? A Estatística Dá uma Ajuda! (Muitas Aplicações em Excel e poucas fórmulas…), 3.ª Edição. Edição do Autor.