Análise de Dados

Conhecimentos de Base Recomendados

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/). 

Métodos de Ensino

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, evoluindo para uma aprendizagem baseada em projeto, com a realização do trabalho de grupo. 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.

Resultados de Aprendizagem

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.

Programa

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

Docente(s) responsável(eis)

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

Principal:

  • 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.
  • Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A., Pimenta, C., Pimenta, F. (2023). Introdução à Estatística, 4.ª Edição. Escolar Editora.
  • Webster, A. (2006). Estatística Aplicada à Administração e Economia. McGraw-Hill.
  • Slides e folhas de trabalho disponibilizadas no InforEstudante|Nonio.

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.
  • Bruce, P., Bruce, A., Gedeck, P. (2020). Practical Statistics for Data Scientists, 2nd Edition, O’Reilly Media, Inc.
  • Evans, J.R. (2020). Business Analytics, 3rd Edition. Pearson.