Currículo

Análise Prescritiva 03633

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Ao concluir esta Unidade Curricular o estudante deverá ser capaz de: OA1: Identificar modelos prescritivos de apoio à tomada de decisão adequados para aplicações em Gestão. OA2: Identificar técnicas prescritivas de apoio à tomada de decisão adequados para aplicações em Gestão. OA3: Desenvolver modelos de apoio à decisão para aplicações em Gestão. OA4: Utilizar software generalista para resolver modelos de apoio à decisão. OA5: Interpretar e produzir recomendações baseadas nos resultados dos modelos de apoio à decisão.

Programa

Conteúdos programáticos (CP): CP1. Modelos e técnicas de optimização matemática 1.1 Modelos de optimização matemática 1.2 Aplicações na Gestão 1.3 Resolução usando software 1.4 Interpretação de resultados e elaboração de recomendações prescritivas CP2. Técnicas de optimização heurística 2.1 Introdução à optimização heurística 2.2 Aplicações na Gestão 2.3 Resolução usando software 2.4 Interpretação de resultados e elaboração de recomendações prescritivas CP3. Outros modelos e técnicas prescritivas para Gestão 3.1 Simulação 3.2 Previsão de Séries Temporais

Método de Avaliação

Avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame: 1. AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE: a) Teste escrito: i) peso de 60%; ii) classificação mínima de 8,5; b) Projecto em grupo: i) peso de 40%; ii) grupos de 4 estudantes; iii) com apresentação e discussão oral; c) Presença em, pelo menos, 2/3 das aulas leccionadas; d) Aprovação: média ponderada mínima de 9,5. 2. AVALIAÇÃO POR EXAME (1.ª e 2.ª Época): a) Teste escrito: i) peso de 60%; ii) classificação mínima de 8,5; b) Projecto individual: i) peso de 40%; ii) com apresentação e discussão oral; c) Aprovação: média ponderada mínima de 9,5. Em ambas as modalidades de avaliação, pode ser exigida uma prova oral. Escala: 0-20 valores.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• * Evans, J. (2021). Business Analytics, 3rd Ed. Global Edition. Pearson. * Ragsdale, C.T. (2017). Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics, 8th Ed. Cengage Learning. * Murty, K. G. (2003). Optimization Models For Decision Making: Volume 1. Web-book. http://www-personal.umich.edu/~murty/books/opti_model/:

Secundária

• * Greasley, A. (2019) Simulating Business Processes for Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics, De Gruyter. * Borshchev, A. (2015). The Big Book of Simulation Modeling. Multimethod Modeling with AnyLogic 6. * Taha, H. A. (2016). Operations Research: An Introduction, 10th Ed. Pearson. * Korte, B. and Vygen, J. (2012). Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, 5th edition. Springer. * Pinedo, M.L. (2012). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, 4th edition. Springer. * Cook, J.W. (2014). In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits of Computation, 3rd Ed. Princeton University Press.:

Disciplinas de Execução