Análise Exploratória de Dados

Conhecimentos de Base Recomendados

Esta unidade curricular pressupõe conhecimentos básicos de Estatística, correspondentes aos conteúdos lecionados nas unidades curriculares de Estatística de uma licenciatura, nomeadamente:

  • CB1. Conhecimentos de estatística descritiva.
  • CB2. Capacidade para interpretar tabelas, gráficos e indicadores estatísticos.
  • CB3. Conhecimentos básicos de inferência estatística, incluindo estimação e testes de hipóteses.
  • CB4. Competências básicas de utilização do computador e de aplicações informáticas de uso corrente

Métodos de Ensino

  • ME1. Aulas teórico-práticas: As aulas são, de acordo com o plano curricular, de natureza teórico-prática e articulam a introdução dos conceitos fundamentais com a sua aplicação prática, promovendo o desenvolvimento dos objetivos de aprendizagem da unidade curricular.
  • ME2. Exposição interativa: A introdução dos conceitos, métodos e resultados fundamentais será realizada através do método expositivo interativo, complementado pela resolução de exemplos ilustrativos e pela colocação de questões que promovam a participação ativa dos estudantes.
  • ME3. Resolução orientada de problemas: A componente prática será dedicada à resolução de problemas e à aplicação de técnicas estatísticas a conjuntos de dados, recorrendo a software, sob orientação do docente e incentivando o trabalho autónomo e colaborativo em pequenos grupos.
  • ME4. Articulação entre teoria e prática: As componentes teórica e prática serão desenvolvidas de forma integrada, permitindo a aplicação progressiva dos conhecimentos adquiridos na resolução de problemas concretos e no desenvolvimento das competências previstas para a unidade curricular.
  • ME5. Recursos de apoio: Todos os materiais de apoio serão disponibilizados na plataforma InforEstudante|Nonio, podendo ser utilizadas, complementarmente, outras plataformas digitais sempre que se revelem adequadas ao apoio às atividades letivas e à interação com os estudantes.

Resultados de Aprendizagem

A Estatística é uma ciência de reconhecida importância, com aplicações em diversos domínios científicos, nomeadamente no marketing, na gestão e nos negócios internacionais. Neste contexto, esta unidade curricular tem como objetivo desenvolver competências na aplicação de métodos estatísticos de análise e interpretação de dados, recorrendo a software estatístico, de forma a apoiar a investigação e a tomada de decisão baseada em dados.

Objetivos de aprendizagem:

  • OA1. Planear as diferentes fases do método estatístico, incluindo a identificação do problema, a recolha e o tratamento dos dados, bem como a seleção das técnicas estatísticas adequadas.
  • OA2. Aplicar técnicas estatísticas recorrendo a software especializado, extraindo e interpretando os resultados obtidos.
  • OA3. Interpretar e avaliar criticamente os resultados estatísticos, determinando o seu contributo para responder ao problema em estudo e apoiar a tomada de decisão.

Competências a desenvolver:

  • CD1. Identificação de problemas e planeamento da análise: Identificar problemas de investigação e selecionar as técnicas estatísticas mais adequadas ao contexto em análise.
  • CD2. Análise estatística com software: Aplicar técnicas estatísticas recorrendo a software especializado, interpretando corretamente os resultados obtidos.
  • CD3. Pensamento crítico e comunicação de resultados: Avaliar criticamente os resultados estatísticos e comunicar as conclusões de forma clara, rigorosa e fundamentada.

Programa

  • P1. Introdução à Estatística
    1.1. Análise descritiva univariada e bivariada
    1.2. Estimação e testes de hipóteses
  • P2. Estatística Multivariada
    2.1. Análise de fatorial
    2.2. Análise de clusters
  • P3. Modelos Econométricos
    3.1. Modelos de regressão
    3.2. Extensões do modelo de regressão

Docente(s) responsável(eis)

Eulália Maria Mota Santos

Métodos de Avaliação

Em conformidade com o Regulamento Académico do 2.º Ciclo de Estudos do Instituto Politécnico de Coimbra (IPC), a avaliação da unidade curricular (UC) integra duas componentes obrigatórias: um trabalho prático e um exame escrito.

MA1. Trabalho prático (40%)

  • Cotação: 8 valores.
  • Caráter obrigatório.
  • Com consulta dos apontamentos disponibilizados no InforEstudante|Nonio e elaborados pelos próprios estudantes, sem qualquer limitação de conteúdo.
  • Na época normal, realizado em grupos de 2 a 3 estudantes, presencialmente, durante a penúltima aula do trimestre. O enunciado e o conjunto de dados são disponibilizados no início da aula, dispondo os estudantes da duração da sessão para desenvolver e resolver o trabalho proposto, recorrendo ao software utilizado durante as aulas para a análise dos dados.
  • Nas épocas de recurso e especial, realizado individualmente, presencialmente, no dia do exame da respetiva época, com base num novo enunciado e num novo conjunto de dados disponibilizado no início da sessão.

MA2. Exame escrito (60%)

  • Cotação: 12 valores.
  • Caráter obrigatório.
  • Realizado na data prevista no mapa oficial de exames.
  • Durante o exame, os estudantes podem consultar até duas folhas A4 (frente e verso), manuscritas e/ou impressas, contendo um resumo da matéria, elaborado pelo próprio estudante e sem qualquer limitação de conteúdo.
  • O exame é composto por questões que incluem outputs das ferramentas informáticas utilizadas nas aulas e requer igualmente o recurso ao software utilizado durante as aulas para a resolução de algumas das questões.

Fórmula de classificação final:

CF = MA1 + MA2

onde MA1 corresponde à classificação do trabalho prático (0 a 8 valores) e MA2 corresponde à classificação do exame escrito (0 a 12 valores).

Observações finais sobre a avaliação:

  • Aprovação na unidade curricular: Considera-se aprovado o estudante que obtenha uma classificação final, arredondada às unidades, igual ou superior a 10 valores.
  • Acesso à plataforma durante as avaliações: Os estudantes devem conhecer a(s) palavra(s)-passe e conseguir aceder à plataforma InforEstudante|Nonio.
  • Validade do trabalho prático: A classificação obtida no trabalho prático MA1 realizado na época normal é válida para as épocas de recurso e especial.
  • Trabalho prático nas épocas de recurso e especial: Os estudantes que não tenham realizado o trabalho prático MA1 em época normal realizam um trabalho prático individual no dia do exame da respetiva época em que se encontram inscritos. Nesta situação, realizam o exame escrito (MA2) e, de seguida, o trabalho prático individual (MA1).
  • Melhoria de nota da unidade curricular: Para efeitos de melhoria de nota da UC, o estudante pode optar por uma das seguintes modalidades:
    • a) Realizar um novo exame escrito, mantendo-se a classificação do trabalho prático;
    • b) Realizar um novo exame escrito e um novo trabalho prático individual.
  • Diretrizes sobre a utilização de Inteligência Artificial: A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa não é permitida durante a realização de qualquer elemento de avaliação.
  • Verificação de fraude académica: No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais dois docentes da mesma área. Caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstrados na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada.
  • Estudantes com Estatuto de Trabalhador-Estudante: A avaliação dos estudantes abrangidos por este estatuto rege-se pelo disposto no Regulamento Académico do 2.º Ciclo de Estudos do IPC.

    Estágio(s)

    NAO

    Bibliografia

    Bibliografia Principal:

    • Marôco, J. (2021). Análise estatística – Com utilização do SPSS (8.ª ed.). ReportNumber. [Disponível na Biblioteca do ISCAC – Cota: 004.42 MAR].
    • Newbold, P., Carlson, W., & Thorne, B. (2022). Statistics for business and economics. Pearson Education Limited.
    • Pestana, M. H., & Gageiro, J. N. (2020). Análise de dados para ciências sociais: a complementaridade do SPSS (6.ª ed.). Edições Sílabo. [Disponível na Biblioteca do ISCAC – Cota: 004.42 PES].
    • Tintle, N., Chance, B. L., Cobb, G. W., Rossman, A. J., Roy, S., Swanson, T., & VanderStoep, J. (2021). Introduction to statistical investigations (2.ª ed.). Wiley. [Disponível na Biblioteca do ISCAC – Cota: 519.2 INT].
    • Webster, A. L. (2007). Estatística aplicada à administração e economia. McGraw-Hill. [Disponível na Biblioteca do ISCAC – Cota: 519.2 WEB].
    • Slides e folhas de trabalho disponibilizadas no InforEstudante|Nonio.

    Bibliografia Complementar:

    • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8.ª ed.). Cengage. [Disponível na Biblioteca do ISCAC – Cota: 519.2 MUL].
    • Hill, A., & Hill, M. M. (2009). Investigação por questionário (2.ª ed.). Edições Sílabo. [Disponível na Biblioteca do ISCAC – Cota: 303 HIL].