Disciplina
Analítica Empresarial
Área
Área Científica de Engenharia e Gestão de Sistemas > Decisão e Informação
Activa nos planos curriculares
Min-EG 2022 > Min-EG 2022 > Gestão Industrial e Ambiente > Analítica Empresarial
LEGI 2021 > LEGI 2021 > 1º Ciclo > Área Principal > Analítica Empresarial
Nível
A avaliação constará de 2 trabalhos de grupo (avaliação continua) com apresentações e um projeto individual a decorrer ao longo do período, e de um exame. Cada trabalho de grupo terá um peso de 15%, o projeto individual de 30% e o exame de 40% da nota final. O projeto individual constará na exploração de um problema empresarial com base em dados reais e com uso de métodos da Analítica Empresarial.
Tipo
Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
1.5 h/semana
1.5 h/semana
126.0 h/semestre
Objectivos
Os objetivos ou resultados de aprendizagem consistem: (1) na compreensão do contexto, identificação e construção do problema/caso; (2) no desenvolvimento do modelos de AE mais adequado para a resolução do problema; (3) na aplicação do software adequado para a resolução do modelo; e, (4) na redacção de um relatório que reporte a descrição do problema, do modelo, da técnicas de EA escolhida, e que proponha conclusões para apoio no processo de tomada de decisão.
Programa
1) Introdução a) O que significa Analítica Empresarial? b) A perspetiva de “Systems Thinking” na Analítica Empresarial c) Visão geral das abordagens de Analítica Empresarial i) Conceitos básicos sobre algoritmos e estruturas de dados para a Analítica Empresarial ii) Tipos de dados: pilhas, filas de espera, filas de prioridade, amontoados, árvores iii) Árvores binárias de procura iv) Árvores de procura equilibradas v) Tabelas de dispersão 2) Usos práticos da Analítica Empresarial 3) Exploração histórica do contexto empresarial com Analítica Descritiva 4) Previsão empresarial com Analítica Preditiva 5) Outros instrumentos para a Analítica 6) Uso da Analítica em contexto empresarial a) Perspetiva prescritiva e exemplos b) Perspetiva construtivista e exemplos c) Boas práticas sobre interação e comunicação dos resultados aos gestores, decisores e outros stakeholders d) Fronteiras da Analítica Empresarial com outras áreas.
Metodologia de avaliação
A avaliação constará de 2 trabalhos de grupo (avaliação continua) com apresentações e um projeto individual a decorrer ao longo do período, e de um exame. Cada trabalho de grupo terá um peso de 15%, o projeto individual de 30% e o exame de 40% da nota final. O projeto individual constará na exploração de um problema empresarial com base em dados reais e com uso de métodos da Analítica Empresarial.
Pré-requisitos
Estatística e probabilidades.
Componente Laboratorial
Em média, cada semana terá 3 horas de contacto, perfazendo 42 horas. Os alunos terão 168h(6 ECTS)-42h=126h em outras (O) horas de trabalho. Na componente laboratorial utilizaremos principalmente o Software R com interface para conjuntos de dados em formato Excel.
Princípios Éticos
Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.
Componente de Programação e Computação
(1.5 ECTS): Percentagem na avaliação final: 25% c) Visão geral das abordagens de Analítica Empresarial i) Conceitos básicos sobre algoritmos e estruturas de dados para a Analítica Empresarial ii) Tipos de dados: pilhas, filas de espera, filas de prioridade, amontoados, árvores iii) Árvores binárias de procura iv) Árvores de procura equilibradas v) Tabelas de dispersão.
Componente de Competências Transversais
Percentagem na avaliação final: 10% - Pensamento Crítico e Inovador (p.e. criatividade, pensamento estratégico, abordagens à resolução de problemas). - Competências Interpessoais (p.e. apresentações orais, competências de comunicação e organizacionais, trabalho em equipa, etc.).
Bibliografia
Principal
Essentials of Business Analytics. First Edition.
Camm, J.D, Cochran, J.J., Fry, J.M., Ohlmann, J.W., Anderson, D.R, Sweeney, D.J. and Williams, T.A.
Cengage Learning, Stamford, CT, USA.
Business Analytics: Data Analysis and Decision Making. Sixth Edition.
Albright, S.C. and Winston, W.L.
Cengage Learning, Stamford, CT, USA.
Introduction to Algorithms. 3rd Edition.
Cormen, T.H., Leiserson, C.E. Rivest, R.L. and Stein, C.