Currículo
Análise de Dados Exploratória 03628
Contextos
Groupo: Métodos Analíticos para Gestão > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Ao concluir a Unidade Curricular, o estudante deverá ser capaz de: OA1. Avaliar a qualidade dos dados, recorrendo a técnicas de sumarização; OA2. Descrever e aplicar técnicas de análise descritiva e de diagnóstico (e.g., redução de dimensionalidade, agrupamento, regras de associação); OA3. Interpretar e comunicar os resultados de análises descritivas e de diagnóstico; OA4. Utilizar, em plataformas analíticas, técnicas de análise descritiva e de diagnóstico, para resolver problemas reais de negócio.
Programa
CP1. Introdução à análise descritiva e de diagnóstico 1.1. Tipos de dados 1.2. Técnicas de sumarização para dados univariados e bivariados 1.3. Avaliação da qualidade dos dados: não-respostas e valores extremos CP2. Técnicas descritivas e de diagnóstico para dados multivariados 2.1. Redução de dimensionalidade: Análise de Componentes Principais (ACP) 2.2. Agrupamento (ex.: método hierárquico aglomerativo e K-means). 2.3. Regras de associação (market basket analysis; ex.: algoritmos apriori e sequential). CP3. Aplicações práticas de técnicas descritivas e de diagnóstico com dados reais, utilizando IBM SPSS Modeler e IBM SPSS Statistics (ou outro software).
Método de Avaliação
Avaliação ao longo do semestre: a) Teste escrito individual (60%); b) Projeto aplicado em grupo (40%), com possível apresentação digital ou discussão; Requisitos para a aprovação: a) Nota mínima de 7,5 valores em cada componente; b) Classificação final mínima é 10 valores; e, c) Assiduidade mínima de 2/3 das aulas. Avaliação por exame (todas as épocas): Projeto aplicado individual (40%), com possível apresentação digital ou discussão, e exame escrito individual (60%), ambos com nota mínima de 7,5 valores. A classificação final mínima é 10 valores. Escala: 0-20 valores. O teste e os exames escritos são realizados sem consulta de materiais.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 125.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- 1. Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (6th ed.). Sage: Los Angeles. 2. Camm, J., Cochran, J., Fry, M., and Ohlmann, J., (2021). Business Analytics, (4th Ed.). Cengage Learning. 3. Larose, D. & Larose, C. (2015). Data Mining and Predictive Analytics (2nd Ed.). Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining, Wiley. ISBN: 978-1-118-11619-7. 4. Wendler, T. & Gröttrup, S. (2021). Data Mining with SPSS Modeler: Theory, Exercises and Solutions (2nd edition). Springer. ISBN: 978-3030543372.:
Secundária
- 1. Marôco, J. (2021). Análise Estatística com o SPSS Statistics (8ª edição). ISBN: 9789899676374. 2. Laureano, R. e Botelho, M.C. (2017). IBM SPSS Statistics: O Meu Manual de Consulta Rápida (3ª ed.). Edições Sílabo, ISBN: 978-972-618-886-5. 3. Laureano, R. (2020). Testes de Hipóteses e Regressão - O Meu Manual de Consulta Rápida (2ª edição). Edições Sílabo. ISBN: 978-989-561-051-8.: