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Sistemas de Apoio à Decisão - Coggle Diagram

- - - - identificar todas as alternativas possíveis ◆
      - determinar todas as consequências de cada uma ◆
      - avaliar as consequências ◆
      - qualidade
        
        acessibilidade
        
        quantidade adequada
        
        credibilidade
        
        completude
        
        consistência
        
        coesão
        
        interoperabilidade
        
        segurança
        
        compreensibilidade
      - Business Intelligence
        
        preza decisões
        
        reativas
        
        rápidas
        
        frequentes
        
        global na organização
        
        embasado em
        
        dados relevantes
        
        informações
        
        conhecimento da organização
        
        o termo refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios
        
        conjunto de teorias, metodologias, processos, estruturas e tecnologias que transformam uma grande quantidade de dados brutos em informação útil para a tomada de decisões estratégicas
      - problemas
        
        estruturados
        
        problemas rotineiros para os quais existem soluções prontas e catalogadas
        
        objetivos claramente definidos
        
        não estruturados
        
        problemas complexos, muitas vezes resolvidos por intuição
        
        semiestruturados
        
        problemas decisórios em que alguma de suuas fases é estrruturada
      - dividido entre
        
        estratégico
        
        gerência sênior
        
        diretoria
        
        decisões não estruturadas
        
        requer
        
        relatórios mais resumidos
        
        previsões e inteligência da organização
        
        assertividade e confiança
        
        tático
        
        gerência intermediária
        
        decisões semiestruturadas
        
        meio termo entre o estratégico e o operacional, precisa de informação de ambos os lados
        
        operacional
        
        operação direta
        
        decisões estruturadas
        
        processos bem definidos e sem muitos cenários imprevistos
      - pesquisa operacional
        
        uso de modelos matemáticos, estatísticos e algoritmicos para ajudar à tomada de decisão
        
        metodologia
        
        definição do problema
        
        classificação do problema
        
        construção do modelo
        
        avaliação do modelo
        
        comparação e de diferentes modelos, e sua subsequente escolha
      - terminologia
        
        dados
        
        matéria-prima da informação, é o que se chama a forma mais básica de conhecimento, armazenado em algum meio, neste caso, eletrônico.
        
        informação
    - - forte
        
        pressupõe-se que todos os custos associados sejam de conhecimento geral
        
        impossível na prática
        
        devido a
        
        necessidade de um conhecimento completo, onde geralmente é fragmentado
        
        por ser preditivo, requer imaginação (ao invés de dados / informação), portanto é imprecisa por natureza
        
        limitações tecnológicas e/ou humanas
      - semiforte / limitada
        
        situação "comum", ou pelo menos típica, onde se considera as possibilidades e determina-se suas consequências, mas não em sua totalidade
      - fraca
        
        pressupõe-se que os gestores são incapazes de lidar com antecipações à contingências
    - - tomador de decisões
      - limitado por condições pessoais e organizacionais
      - avaliador
      - informações limitadas
      - maximização de ganhos
        
        decisão ótima (ou satisfatória)
        
        em busca do suficientemente bom
- - - - por classificação
        
        "predizer" a classe (categoria) de um objeto (coisa)
        
        classe pertente à um conjunto finito de possibilidades
        
        e.g
        
        previsão do tempo
        
        análise de crédito bancário
        
        marketing direcionado
        
        detecção de fraude
        
        gerenciamento de clientes
        
        atingido à partir do treinamento de um classificador, que com o passar do tempo irá agregar cada vez mais dados ao seu modelo, o que em tese culmina em uma maior acurácia do resultado previsto, gerado em um determinado ponto no tempo baseando-se nessas informações que foram agregadas
        
        classificadores binários
        
        classificadores Bayseanos
        
        entropia
        
        probabilidade zero
        
        árvore de decisão
        
        acurácia
        
        precisão
      - por regressão
        
        consiste em predizer a saída para uma entrada desconhecida
        
        a saída pode pertencer à um conjunto infinito de possibilidades
    - - condições
        
        existência de regiões contínuas no espaço, relativamente densamente populada por objetos
        
        as regiões populadas estão rodeadas por regiões relativamente vazias (gaps)
      - consiste em atribuir regiões (clusters) à objetos de propriedades similares, criando-se um grupo. Deve basear-se em um dado parâmetro e de acordo com algum critério que determina a similaridade destes objetos
      - um cluster é uma coleção de objetos similares entre si, e dissimilares a objetos pertencentes à outros grupos (ou é, ou não é)
      - o que define essa região é a distância entre esses objetos em relação à massa geral de dados
      - processo
        
        medir a distância entre objetos
        
        por meio da diferença
        
        por meio da similaridade
        
        distância
        
        Euclidiana
        
        de Manhattan
        
        de Minkowski
        
        analise dos exemplos fornecidos, e é comparado cada possível tupla contra seus atributos, e se possuem alguma característica distina, na positiva, forma-se um grupo caso este já não exista, formando-se então um novo cluster. Caso já exista, o objeto é associado ao cluster que fora identificado para ele.
        
        é necessária a utilização de função nos diversos atributos que compõem a massa de dados agrupada
        
        através do algoritmo K-Means
        
        a entrada (K) é o nr de agrupamentos (i) e o conjunto de dados (X)
        
        na inicialização, escolhe-se dois pontos aleatórios no espaço de dados (centróides)
        
        atribuir cada item de dado Xi ao agrupamento de menor distância do centroide
        
        reposicionar centroide como média de cada agrupamento
        
        repetir até atingir a convergência
        
        através de métodos hierárquicos
        
        onde o agrupamento final é a raiz e cada item de dado são as folhas
        
        a altura da barra é a distância entre os itens
        
        o corte horizontal no eixo Y produz agrupamentos de diferentes granularidades
        
        consideração de diferentes tipos de atributos
        
        atributo binário
        
        simétrico
        
        se os dois estados são igualmente valiosos, ou seja, que possuem o mesmo peso no cálculo da classificação de um dado objeto
        
        por exemplo: atributo veículo, tendo o estado carro ou moto, em algum contexto que o tipo não seja relevante.
        
        assimétrico
        
        se os dois estados possuem pesos diferentes num dado contexto, por convenção, são valores entre 0 e 1 onde 1 é o mais valioso
        
        atributo categórico
        
        generalização de variáveis binárias, identifica um atributo em uma enumeração de diferentes estados posssívels
        
        atributo ordinal
        
        similar às variáveis categóricas, mas onde os estados possuem uma sequência significativa
        
        após a determinação dos grupos, é feita uma análise para a definição do que cada grupo significa no contexto do problema analisado
        
        em algumas situações, é útil utilizar um agrupador já treinado por um conjunto de dados conhecido, e utiliza-lo para identificar novos e existentes clusteres em novos conjuntos de dados
        
        às vezes é necessário normalizar os dados
        
        calculando-se o Z-Score
        
        desvio absoluto médio
        
        para cada atributo
        
        utilizando-se da média dos valores de cada atributo
        
        idenficação de outliers
        
        pode ser útil para algumas aplicações
        
        pode ser obtido de maneira natural, ou através da mineração de outliers
      - representação
        
        por matriz
        
        NxP
        
        NxP onde N é a quantidade de instâncias e P o número de características de cada instância
        
        de dissimilaridades NxN, onde N é a quantidade de instâncias, e d(i,j) é a distância entre dois objetos
  - - - repositório de dados correntes e passados de potencial interesse
      - organizados para suporte à ferramentas de análise e suporte à decisão
    - - difícil, mas desejável
    - - centralizado
      - descentralizado
- - - - critérios
        
        viéses
        
        contexto
        
        padrões
        
        informação com o grau certo de acurácia e precisão
        
        modelagem correta dos dados
        
        cenários e alternativas
      - alternativas
        
        situações atípicas
        
        contingências
        
        anomalias
        
        visualização da informação
      - relatórios
        
        são informações agregadas, que permitem a análise contextual de um determinado momento no tempo, devendo ser o mais exato, claro, breve e completo ao mesmo tempo, quando possível
        
        tipo
        
        informal, como uma carta ou memorando
        
        formal, de 10 a 100 páginas, com capa, resumo e texto
        
        relatório curto, podendo ser periódico, informativo, investigativo, etc..
        
        para
        
        gerenciamento de métricas
        
        relatórios em painel (tipo dashboard)
        
        relatórios tipo Balanced scoreboard, que incluem indicadores financeiros de clientes, processos, aprendizado, conhecimento, etc..
    - - informações a partir dos dados
      - análise da mineração de padrões presentes nos dados
      - integração de medidas estratégicas baseadas em uma forte racionalidade
      - delineamento de medidas de contingência
      - predição de acontecimentos à partir do aprendizado de máquina
      - painéis de desempenho
        
        análises preditivas
        
        informações consolidadas e organizadas
        
        fácil digestão
        
        para
        
        monitorar
        
        analisar
        
        gerenciar
        
        uso de KPIs (key performance indicator)
  - - - introdução de modificações devendo ser gerenciadas as expectativas dos usuários (público) e as mudanças em si que serãofeitas
      - significa colocar pra jambrar
    - - solução para o problema analisado
      - análise da sensibilidade (impacto)
      - seleção das melhores alternativas baseadas no contexto do problema
      - busca, avaliação e recomendação de uma resolução apropriada ao modelo, ou seja, um conjunto específico de valores para as variáveis de decisão que resultarão em (ou razoavelmente próximo de) uma solução ótima
      - envolve a busca por um curso de ações que incluem técnicas analíticas, algoritmos, heurísticas e buscas cegas para atingir o fim esperado
  - - - expresso por casos de se-então
      - descreve as possíveis decisões, parâmetros e variáveis incontroláveis aplicados à um modelo específico
      - com diferentes situações em hipótese para um ambiente se deseja analisar, pode-se simular de maneira analítica (se-então) estas situações, ajustando os parâmetros e atributos para que se tenha conhecimento virtual do que aconteceria em situações reais, permitindo a definição de medidas de contingências ou até mesmo o descobrimento de novas situações que até então passaram desapercebidas.