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SISTEMATIZAÇÃO – STM DISCIPLINA: SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GERENCIAIS -…

- - - - apoio para a criação do plano de marketing
      - analisar política de preços, vendas e participação de mercado
    - - controle de qualidade
      - planejamento
    - - pré-superitário
      - controle de gestão
    - - analise o absenteísmo laboral
      - apoio à criação do plano de RH
  - - - DINAMICOS: Cubo OLAP, CMI, dasbords
      - ESTETICOS: Informação em excel e PDF.
    - - Dados Externos: Open data, Big data sources.
      - DADOS INTERNOS: CRM, ERP, BD Contabilidade, RH Etc...
- - - - REGRESSAO:
        
        Com base em conjunto de valore e possivel presumir outro valor.
        
        TECNICA:
        
        Algoritimos de regressão linear siples e multipla.
        
        Algoritimos de regressão não linear simples e multiplos.
        
        São analisados valores ao inves de classes.
      - ANALISE DE SERIES TEMPORAIS:
        
        A ordem dos dados e fundamental.
        
        Existem dependencias com as relações vizinhas.
        
        Observação feita ao longo do tempo
        
        Identifica padrões não aletorios passados ajudando a preve valores.
      - SUMARIZAÇAO:
        
        Mapeia dados em subconjuntos em varios niveis.
      - CLASSIFICAÇAO:
        
        TECNICA:
        
        Arvores de decisão, redes neurais, Aprendizado de maquinna, estatistica.
        
        Novos dados, não classificados, são analisados e classificados.
        
        Ja existe uma classificação/rotulação predeterminada.
    - - Regras de associação:
        
        padrão na forma; (A determina B)
        
        Quando um item esta associado a outro em determinado cenario.
      - Descobertas de sequencias:
        
        Podem ocorrer novos acontecimentos associados.
        
        Padrão sequencial observado na linha do tempo.
      - Agrupamentos:
        
        idetifica agrupamentos de objetos.
        
        Que identificam novas classes.
      - Analise de outliers:
        
        São geralmente descartados da analise.
        
        Em algumas ocasiões passam a ser analisados.
        
        São pontos fora da curva.
  - - - Limpeza de dados;
      - Enriquecimento/Transformação;
      - Seleção de dados;
      - Mineração de dados;
      - Exibição da informação descoberta.
  - - - Aplica regras logicas predefinidas;
      - Aplicado em dados ja existente.
      - Descobrir novas informações;
    - - Dados são fornecidos para Exploração;
      - É o foco da mineração de dados.
      - Descoberta de novas regras e padrões;
  - - - Apresentado por regras.
      - e por logica proporcional.
    - - Redes semanticas.
      - Redes neurais.
      - Arvores de decisão.
      - Hierarquia de classes.