Métodos e Técnicas de Inteligência Competitiva (parte II) Ponto II.2

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1 Métodos e Técnicas de Inteligência Competitiva (parte II) Ponto II.2

2 Bibliografia Tarapanoff, Kira. Inteligência organizacional e competitiva. (2001) p

3 Conteúdo Fatores Críticos de Sucesso Balanced Scorecard Benchmarking
KDD e Data Mining

4 Fatores Críticos de Sucesso
Ferramenta importante em ambientes em sérias transformações. Permite às empresas focalizarem estrategicamente focalizarem suas ações e monitorarem as tendências e os sinais de mudança do ambiente social e produtivo em que atuam.

5 Fatores Críticos de Sucesso
O método dos fatores críticos de sucesso tem por objetivo geral identificar as características, condições ou variáveis que devem ser devidamente monitoradas pela organização para que ela fique bem posicionada em seu ambiente de competição.

6 O que são Fatores Críticos de Sucesso?
Variáveis cujo gerenciamento poderá afetar significativamente a posição competitiva de uma empresa. São aquelas poucas áreas, para qualquer negócio, nas quais os resultados, se satisfatórios, irão assegurar um desempenho competitivo e de sucesso para a organização. São aquelas características, condições ou variáveis que, quando devidamente gerenciadas, podem ter um impacto significativo sobre o sucesso de uma empresa.

7 Características dos fatores críticos de sucesso
Natureza hierárquica Alguns se relacionam ao ramo de negócio como um todo, outros são específicos de uma empresa, outros se referem à determinadas unidades de negócios da empresa/organização.

8 Características dos fatores críticos de sucesso
Arborescência Um fator crítico de sucesso pode ser desdobrado em diversas ramificações, segundo a sua importância. O desdobramento dos fatores críticos em árvores de pertinência permite reconhecer a importância relativa de cada ramificação da árvores e identificar melhor as necessidades de informação por processo-chave, por área funcional, projeto ou indivíduo.

9 Características dos fatores críticos de sucesso
Caráter dinâmico Em função das freqüentes mudanças no ambiente de atuação das organizações, estas deverão rever sistematicamente o conjunto de fatores críticos que monitoram e administram.

10 Cinco níveis para identificar os fatores críticos de sucesso
Indústria ou ramo de negócio Estratégia e comportamento competitivo Fatores-chave do ambiente externo Fatores temporais Posição gerencial

11 Exemplos de fatores críticos de sucesso
Indústria automobilística Estilo do veículo Economia de combustível Atendimento à legislação ambiental Rede de distribuição eficiente Rígido controle sobre os custos de produção

12 Exemplos de fatores críticos de sucesso
Área de informática Capacidade de inovação Qualidade nas vendas e na literatura do usuário Facilidade de uso dos produtos

13 Exemplos de fatores críticos de sucesso
Indústria de alimentos Eficácia na propaganda Eficácia na distribuição dos produtos Capacidade de inovação de produtos

14 Exemplos de fatores críticos de sucesso
Empresas de treinamento Instrutores de competência Qualidade e tamanho da mala direta Identificação de temas atuais e relevantes Imagem reconhecida no mercado

15 Exemplos de fatores críticos de sucesso
Empresas de alta tecnologia Capacidade gerencial para atuar em ambiente competitivo. Capacidade de inovação Marketing tecnológico. Integração com a comunidade científica e tecnológica.

16 Descrição do método Primeira etapa
Entrevistas individuais com os executivos para relacionar os objetivos da empresa e discutir os fatores críticos de sucesso com cada um. Verificar as inter-relações entre os fatores críticos de sucesso e os objetivos relacionados. Os resultados da matriz permite combinar, eliminar ou até mesmo identificar novos fatores críticos.

17 Descrição do método Segunda etapa
Análise dos resultados de todas as entrevistas e formulação de um proposta consolidada Nesta etapa os executivos voltam a discutir sobre os fatores críticos de sucesso, quando buscam consenso.

18 Descrição do método Oito técnicas para identificação dos FCS
Análise ambiental Análise da estrutura da indústria (5 forças de Porter) Consulta a especialistas (indústria/negócio) Análise da concorrência Análise da empresa líder no segmento industrial Avaliação da empresa Fatores temporais/intuitivos (específicos da empresa) Análise dos dados da base PIMS (Profit Impact of Market Strategy).

19 Descrição do método Análise ambiental
Permite identificar as forças econômicas, políticas e sociais que estão impactando ou irão impactar o desempenho do segmento industrial ou da empresa. Trata-se de uma análise em nível macro. Esta técnica pode ser especialmente útil para análise de empresas, cuja sobrevivência esteja fora do controle do ambiente competitivo em que atuam.

20 Descrição do método Análise da estrutura da indústria
Baseia-se no modelo de Porter para analisar a estrutura da indústria ou ramo de negócio segundo cinco forçar competitivas: - ameaça de novos entrantes - ameaça de produtos substitutos - intensidade de competição ou padrão de concorrência - poder de barganha dos clientes - poder de barganha dos fornecedores

21 Descrição do método Análise da estrutura da indústria
Quatro dimensões de monitoração das questões do ramo de negócios no macroambiente - concorrencial - comercial (clientes e fornecedores) - tecnológica (estado-da-arte da tecnologia) - do macroambiente (aspectos legais, políticos, culturais e do meio ambienteque impactam diretamente o negócio)

22 O PROCESSO DE BENCHMARKING

23 POR QUE PRATICAR “BENCHMARKING”
VOCÊ SABE COMO ESTÁ SEU DESEMPENHO QUANDO COMPARADO COM O DOS OUTROS? VOCÊ QUER SAIR DA “CEGUEIRA EMPRESARIAL” E ENTENDER AS PERSPECTIVAS DE SEU NEGÓCIO? VOCÊ PODE ESTAR TENDO MUITO SUCESSO, MAS VOCÊ TEM CERTEZA QUE NÃO PODERIA SER MELHOR?

24 O QUE É “BENCHMARKING”? É UM PROCESSO QUE NOS AJUDA A AVALIAR ONDE ESTAMOS EM RELAÇÃO AOS OUTROS E A MELHORAR. É UM MEIO PARA IDENTIFICAR AS MELHORES PRÁTICAS DO MERCADO, ESTEJAM ONDE ESTIVEREM, E DE IMPLEMENTAR AS MUDANÇAS CERTAS EM NOSSA EMPRESA, NOS LOCAIS AONDE AQUELAS PRÁTICAS SÃO OU PODEM SER UTILIZADAS. É UM PROCESSO REPETITIVO DE MELHORIA CONTÍNUA QUE MANTÉM A EMPRESA COMPETITIVA.

25 O QUE É “BENCHMARKING”? É UM PROCESSO DE MEDIÇÃO SISTEMÁTICA E DE COMPARAÇÃO CONTÍNUA DAS ESTRATÉGIAS, DOS PRODUTOS, DOS PROCESSOS E DOS RESULTADOS DE UMA ORGANIZAÇÃO COM AS MELHORES EMPRESAS DO MUNDO,PARA OBTER INFORMAÇÕES QUE INDICARÃO PARA A ORGANIZAÇÃO QUAIS AÇÕES DEVE IMPLEMENTAR PARA MELHORAR SEU DESEMPENHO TORNANDO-SE MAIS COMPETITIVA.

26 O PROCESSO DE FAZER BENCHMARKING
PLANEJAR A P C D ADAPTAR, CRIAR E IMPLEMENTAR DESCOBERTAS PLANEJAR O PROCESSO DE BENCHMARKING ANALISAR AS INFORMAÇÕES COMPARATIVAS CONDUZIR A PESQUISA DE INFORMAÇÕES AGIR FAZER CHECAR

27 FAZER “BENCHMARKING” DO QUE?
BENCHMARKING DE NOSSOS PRODUTOS – ENGENHARIA REVERSA BENCHMARKING COMPETITIVO DE NOSSAS ESTRATÉGIAS COM AS DOS CONCORRENTES BENCHMARKING DE UM PROCESSO ESPECÍFICO BENCHMARKING DE UMA FUNÇÃO BENCHMARKING DE NOSSOS RESULTADOS BENCHMARKING GLOBAL EM RELAÇÃO AOS REFERENCIAIS INTERNACIONAIS

28 COM QUEM FAZER “BENCHMARKING”?
1. COMPETIDORES DIRETOS 2. EMPRESAS DE OUTROS SETORES 3. ASSOCIAÇÕES DE CLASSE 4. FORNECEDORES E CLIENTES 5. EMPRESAS CLASSE MUNDIAL (PNQ, ETC) 6. GRUPOS DE BENCHMARKING

29 OLHANDO PARA O PRÓPRIO UMBIGO
UNIFORMIZAMOS A AÇÃO DENTRO DA EMPRESA GANHAMOS TEMPO E CLAREZA, FACILITAMOS A COMPREENSÃO DE TODOS MELHORAMOS A COMUNICAÇÃO, ANTES, DURANTE E DEPOIS IDENTIFICAMOS OS INDICADORES ADEQUADOS SIMPLIFICAMOS O TREINAMENTO CONSTATAMOS SE SOMOS CAPAZES DE FAZER BENCHMARKING

30 AS PRÁTICAS DE BENCHMARKING NAS GANHADORAS DO PNQ PRÊMIO NACIONAL DA QUALIDADE

31 AS EMPRESAS PREMIADAS COM O PNQ CONSIDERADAS “CLASSE MUNDIAL”
2002 – GERDAU AFP 2002 – POLITENO 2002 – STA CASA PORTO ALEGRE 2001 – BAHIA SUL CELULOSE 2000 – SERASA 1999 – CETREL 1999 – CATERPILLAR 1998 – SIEMENS 1997 – WEG 1997 – COPESUL 1997 – CITIBANK (CORPORATE) 1996 – ALCOA POÇOS CALDAS 1995 – SERASA 1994 – CITIBANK (CONSUMER) 1993 – XEROX 1992 – IBM SUMARÉ

32 O PROCESSO DE BENCHMARKING DA XEROX
OUTPUT, RESULTADOS FATORES DE SUCESSO N Ó S E L S 1. BENCHMARKING DE QUE? 2. QUEM/QUAL É O MELHOR? COLETA DE ANÁLISE DADOS 3. COMO NÓS FAZEMOS? 4. COMO ELES FAZEM? PROCESSOS, PRÁTICAS, MÉTODOS FONTE: RELATÓRIO DE GESTÃO PNQ DA XEROX

33 BENCHMARKING EM 10 GRANDES PASSOS
1. IDENTIFIQUE O QUE SERÁ OBJETO DE BENCHMARKING EM ALINHAMENTO COM AS NECESSIDADES DO NEGÓCIO. 2. DECIDA QUEM SERÃO SEUS PARCEIROS E CONQUISTE COMPROMETIMENTO 3. DECIDA QUAL SERÁ SEU TIME DE TRABALHO 4. TREINE SUA EQUIPE E SEUS PARCEIROS, SE NECESSÁRIO 5. IDENTIFIQUE AS INFORMAÇÕES NECESSÁRIAS, OS MÉTODOS DE COLETA, PROCESSAMENTO, DIVULGAÇÃO E USO PARA A MELHORIA 6. TESTE SEU PROCESSO (FLUXOGRAMA, INDICADORES, RESULTADOS) 7. COLETE AS INFORMAÇÕES DOS PARCEIROS E DE BENCHMARKS 8. FAÇA UMA ANÁLISE COMPARATIVA E IDENTIFIQUE AS MELHORES PRÁTICAS 9. IMPLEMENTE AS MUDANÇAS PARA MELHOR E REINICIE AS MEDIÇÕES 10. AVALIE SEU PROCESSO DE FAZER BENCHMARKING, MELHORE E RECOMECE.

34 CÓDIGO BRASILEIRO DE ÉTICA E CONDUTA PARA A PRÁTICA DO BENCHMARKING
PRINCÍPIOS DA LEGALIDADE PRINCÍPIOS DO INTERCÂMBIO PRINCÍPIOS DA CONFIDENCIALIDADE PRINCÍPIOS DO USO PRINCÍPIOS DO CONTATO EM BENCHMARKING PRINCÍPIOS DO CONTATO COM TERCEIROS PRINCÍPIOS DA PREPARAÇÃO PRINCÍPIOS DO PLENO CUMPRIMENTO PRINCÍPIOS DO ENTENDIMENTO E AÇÃO PRINCÍPIOS DO RELACIONAMENTO

35 Balanced Scorecard BSC

36 Habilitadores de valor
Entendendo os blocos básicos da estratégia Modelo econômico do negócio Proposta de Valor por segmento de Mercado Cadeia de Valor Mudança Crítica ou Habilitadores de valor Retorno do Investimento Vendas Produtividade Preço Tempo Imagem Qualidade Funções Relações Serviço Cliente Marca Vender Entregar Core/Staff Competências Clima p/ Ação Tecnologia Infra-estrutura

37 A execução da estratégia
“ Menos de 10% das estratégias efetivamente formuladas são efetivamente executadas” Fonte: Fortune

38 O Balanced Scorecard como uma estratégia para ação
Clarificar e Traduzir Visão e a Estratégia Clarificando a visão Obtendo o consenso Comunicação e Integrando Comunicação e educação Definindo Objetivos Integrando a premiação à medidas de performance Feedback da Estratégia e Aprendizagem Compartilhando a Visão Provendo Informações sobre a estratégia Facilitando o processo de revisão da estratégia Balanced Scorecard Planejamento e Objetivos Alinhando iniciativas estratégicas Alocando os recursos Estabelecendo prazos

39 EPM: ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENT
BSC: Uma ferramenta de gestão da performance empresarial EPM: ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENT EPM envolve as medições e análises dos Indicadores Chaves de Performance (KPIs) para planejar e gerenciar os processos de negócio e a estratégia da empresa.

40 Por quê o negócio precisa de um Balanced Scorecard ?
Por que não continuar usando só as medidas financeiras? Um exemplo: Larry Brady, Presidente da FMC: “Como uma empresa altamente diversificada, … a medição do retorno do capital investido (ROCE) foi muito importante para nós. No final de cada ano nós premiávamos os diretores das unidades que atingiam as metas financeiras.Nós fizemos isso nos últimos 20 anos com sucesso. Mas estava ficando pouco claro para nós onde crescer e como se preparar para o futuro. Nós tínhamos um alto retorno do investimento mas pouco potencial para continuar crescendo. E os nossos relatórios financeiros não eram claros sobre os progressos de nossa estratégia de médio e longo prazo.”

41 BSC – Balanced Scorecard
O nome deste processo deriva de uma nova visão “balanced” de métricas de performance. Formaliza o processo de mensuração permitindo os gerentes de toda a organização trabalhar com os mesmos objetivos e processos. Adoção de indicadores da futura performance, segmentadas em quatro categorias: Financeira, Clientes, Processos, Aprendizagem e Crescimento.

42 BSC – Balanced Scorecard
Cinco medidas financeiras, como taxa de utilização dos ativos, vendas por funcionário e retorno do capital empregado (ROCE); Cinco medidas sobre clientes, como satisfação, participação no cliente e taxa de retenção; Oito a dez medidas internas, % de vendas de novos produtos; introdução novos produtos vs. concorrência e “time to market” da nova geração de produtos; e Cinco medidas para crescimento e aprendizagem, como Satisfação de funcionários, % de saída de pessoas-chave e, % de processos realizados excepcionalmente.

43 Benefícios esperados Perspectiva Financeira
Aumento e mix de receitas Melhoria dos custos e produtividade Incremento na utilização dos ativos Redução dos riscos: liquidez, crédito e concentração Ferramentas: EVA, ABC, Dupont

44 Indicadores vinculados à área financeira
Receita operacional Retorno sobre o capital empregado, Retorno sobre os ativos Valor agregado econômico (lucro operacional pós-tributação menos custo de capital) Crescimento de vendas, Crescimento de receita Percentual de receita decorrente de novos produtos e serviços Lucratividade por produto / serviço / cliente Receita por funcionário Despesas de vendas, gerais e administrativas como percentual do total de custos ou receitas.

45 Benefícios esperados Perspectiva Cliente
Participação de mercado Captação de novos clientes, retenção e satisfação Rentabilidade proporcionada pelos clientes Ambiente: análise dos competidores Ferramentas: Segmentação mercado, segmentação clientes, pesquisas e matriz produtos x clientes,

46 Indicadores vinculados ao Cliente
Índice de Reclamações dos clientes Grau de insatisfação dos clientes com a empresa Duração do relacionamento com os clientes Atividades de consultoria ao cliente Crosselling Chamadas a clientes Contatos eletrônicos com o cliente Novas vendas Duração média do relacionamento sobre a vida média do produto

47 Indicadores vinculados ao Cliente
% de fornecedores com certificação ISO Vendas geradas por parceiros % de novos produtos desenvolvidos com parceiros Avaliar mix da base de clientes e sua composição Quedas de preço Esforço de venda em novos clientes Satisfação da rede de distribuição Canal de distribuição, produtividade e qualidade Compromissos não cumpridos Taxa de queixas dos Cliente

48 Perspectiva Processos Internos
Benefícios esperados Análise da inter- relação com departamentos Processo de identifi- cação necessidades dos clientes e servi- ços pós vendas Processo de inovação e novos produtos Processo de operações Ferramentas: Análise de processos, racionalização, automação, pesquisa de qualidade

49 Indicadores vinculados ao Processo
Desvio do tempo de entrega. Tempos dos Ciclos / Processo Tempo médio de resposta Chamadas interrompidas Tempo médio para solução de problemas Capacidade total de produção sobre a capacidade interna utilizada Produtividade real vs projetada Custo da Qualidade sobre custo total Utilização da capacidade de produção

50 Indicadores vinculados ao Processo
Investimento em TI (sistemas e automação) sobre vendas Custo do Capital Taxa de não-conformidade % do tempo investido em padronizar as operações Número de pagamentos automatizados Disponibilidade de sistemas para gestão comercial Número de informações estratégicas não confiáveis

51 Benefícios esperados Perspectiva Aprendizagem e Crescimento
Avaliação da capacidade dos funcionários Capacidade dos Sistemas de Informação Motivação e alinhamento com as estratégias Empowerment Ferramentas: Inventário de competências, gap analisys, treinamento, valores organização, cultura organizacional, estrutura

52 Indicadores vinculados a Crescimento e Aprendizagem
Vendas geradas por novos clientes sobre o total das vendas % das vendas geradas por novos produtos Orçamento de Pesquisa e Desenvolvimento Taxa de êxito de projetos de desenvolvimento de novos produtos Grau de customização de produtos Número de horas em desenvolvimento de TI Funcionários com Graduação Índice de Motivação Índice de Liderança

53 Indicadores vinculados a Crescimento e Aprendizagem
Promoções Internas Níveis de Aprovação de Gastos Numero de Funcionários Número de funcionários temporários sobre o total Índice de medição de sistemas de apoio a decisão Índice de Empowerment Numero de dias de treinamento Clima Organizacional Investimento em criatividade e aprendizagem Disponibilidade de Informações

54 Crescimento e Aprendizagem
ROCE Finanças Lealdade Clientes Cliente Entregas corretas Processo Qualidade Processo Produção Processos de Negócios Perfil Funcionários Crescimento e Aprendizagem

55 Construindo o BSC: respondendo as quatro perguntas chave
Finanças “Para ter sucesso financeiro, qual a nossa imagem para os nossos acionistas?” Objetivos Metas Iniciativas Medidas Clientes Processos de Negócio “Para cumprir nossa visão, qual a nossa imagem para os nossos clientes?” Visão e Estratégia “Para satisfazer nossos acionistas e clientes,que processos faremos melhor?” Objetivos Iniciativas Medidas Metas Iniciativas Objetivos Medidas Metas Crescimento e Aprendizagem “Para cumprir nossa visão, quais as competências necessárias?” Objetivos Iniciativas Medidas Metas

56 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Mineração de Dados
Eduardo Massao Arakaki Marcela Fontes Lima Guerra

57 Roteiro Motivação Exemplo preliminar Conceitos básicos Processo de kdd
Métodos de mineração de dados Técnicas Exemplos Referências

58 Motivação A informatização dos meios produtivos permitiu a geração de grandes volumes de dados: Transações eletrônicas; Novos equipamentos científicos e industriais para observação e controle; Dispositivos de armazenamento em massa; Aproveitamento da informação permite ganho de competitividade: “conhecimento é poder (e poder = $$!)” Motivação

59 Motivação Os recursos de análise de dados tradicionais são inviáveis para acompanhar esta evolução “Morrendo de sede por conhecimento em um oceano de dados” Motivação

60 Motivação Solução: ferramentas de automatização das tarefas repetitivas e sistemática de análise de dados ferramentas de auxílio para as tarefas cognitivas da análise integração das ferramentas em sistemas apoiando o processo completo de descoberta de conhecimento para tomada de decisão Motivação

61 Exemplo Preliminar Um problema do mundo dos negócios: entender o perfil dos clientes desenvolvimento de novos produtos; controle de estoque em postos de distribuição; propaganda mal direcionada gera maiores gastos e desestimula o possível interessado a procurar as ofertas adequadas; Quais são meus clientes típicos? Exemplo

62 Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD)
“O processo não trivial de extração de informações implícitas, anteriormente desconhecidas, e potencialmente úteis de uma fonte de dados”; “Torture os dados até eles confessarem”; O que é um padrão interessante ? Conceitos

63 KDD x Data Mining Mineração de dados é o passo do processo de KDD que produz um conjunto de padrões sob um custo computacional aceitável; KDD utiliza algoritmos de data mining para extrair padrões classificados como “conhecimento”. Incorpora também tarefas como escolha do algoritmo adequado, processamento e amostragem de dados e interpretação de resultados; Conceitos

64 Etapas do Processo Seleção Pré-processamento Transformação
Data mining (aprendizagem) Interpretação e Avaliação Processo

65 Processo mínimo de descoberta do conhecimento
Compreensão do domínio e dos objetivos da tarefa; Criação do conjunto de dados envolvendo as variáveis necessárias; Processo

66 Seleção de Dados Selecionar ou segmentar dados de acordo com critérios definidos: Ex.: Todas as pessoas que são proprietárias de carros é um subconjunto de dados determinado. Processo

67 Processo mínimo Processo
Operações como identificação de ruídos, outliers, como tratar falta de dados em alguns campos, etc. Processo

68 Pré-Processamento Estágio de limpeza dos dados, onde informações julgadas desnecessárias são removidas. Reconfiguração dos dados para assegurar formatos consistentes (identificação) Ex. : sexo = “F” ou “M” sexo = “M” ou “H” Processo

69 Processo mínimo Processo
Redução de dimensionalidade, combinação de atributos; Processo

70 Transformação Transformam-se os dados em formatos utilizáveis. Esta depende da técnica data mining usada. Disponibilizar os dados de maneira usável e navegável. Processo

71 Processo mínimo Processo
Escolha e execução do algoritmo de aprendizagem de acordo com a tarefa a ser cumprida Processo

72 Data Mining É a verdadeira extração dos padrões de comportamento dos dados (exemplos) Processo

73 Processo mínimo Processo
Interpretação dos resultados, com possível retorno aos passos anteriores; Consolidação: incorporação e documentação do conhecimento e comunicação aos interessados; Processo

74 Interpretação e Avaliação
Identificado os padrões pelo sistema, estes são interpretados em conhecimentos, os quais darão suporte a tomada de decisões humanas Processo

75 Métodos de mineração de dados
Métodos de mineração de dados normalmente são extensões ou combinações de uns poucos métodos fundamentais; Porém, não é viável a criação de um único método universal: cada algoritmo possui sua própria tendência indutiva; Métodos

76 Tarefas básicas Previsão
Cálculo de variáveis de interesse a partir dos valores de um conjunto de variáveis de explicação; É comumente visada em aprendizado de máquina/estatística; Exemplos: classificação e regressão; Métodos

77 Tarefas básicas Descrição
Reportar relações entre as variáveis do modelo de forma simétrica; À princípio, está mais relacionada ao processo de KDD; Exemplos: agrupamento, sumarização (incluindo sumário de textos), dependências, análise de desvio; Métodos

78 Exemplo de previsão (I)
Um hiperplano paralelo de separação: pode ser interpretado diretamente como uma regra: se a renda é menor que t, então o crédito não deve ser liberado Exemplo: árvores de decisão; indução de regras Análise de crédito renda débito x o t sem crédito o: exemplo aceito x: exemplo recusado Métodos

79 Exemplo de previsão (II)
Análise de crédito Hiperplano oblíquo: melhor separação: Exemplos: regressão linear; perceptron; renda débito x o t sem crédito o: exemplo aceito x: exemplo recusado Métodos

80 Exemplo de previsão (III)
Superfície não linear: melhor poder de classificação, pior interpretação; Exemplos: perceptrons multicamadas; regressão não-linear; Análise de crédito renda débito x o t sem crédito o: exemplo aceito x: exemplo recusado Métodos

81 Exemplo de previsão (IV)
Métodos baseado em exemplos; Exemplos: k-vizinhos mais próximos; raciocínio baseado em casos; Análise de crédito renda débito x o t sem crédito o: exemplo aceito x: exemplo recusado Métodos

82 Exemplo de descrição (I)
Agrupamento Exemplo: vector quantization; Análise de crédito renda débito + t +: exemplo Métodos

83 Exemplo de descrição (II)
Regras de associação “98% dos consumidores que adquiriram pneus e acessórios de automóveis também se interessaram por serviços automotivos”; descoberta simétrica de relações, ao contrário de métodos de classificação qualquer atributo pode ser uma classe ou um atributo de discriminação; Métodos

84 Exemplos Áreas de aplicações potenciais: Vendas e Marketing
Identificar padrões de comportamento de consumidores Associar comportamentos à características demográficas de consumidores Campanhas de marketing direto (mailing campaigns) Identificar consumidores “leais” Exemplos

85 Exemplos Áreas de aplicações potenciais: Bancos
Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito) Identificar características de correntistas Mercado Financeiro ($$$) Exemplos

86 Exemplos Áreas de aplicações potenciais Médica
Comportamento de pacientes Identificar terapias de sucessos para diferentes tratamentos Fraudes em planos de saúdes Comportamento de usuários de planos de saúde Exemplos

87 Introdução Exemplo (1) - Fraldas e cervejas
O que as cervejas tem a ver com as fraldas ? homens casados, entre 25 e 30 anos; compravam fraldas e/ou cervejas às sextas-feiras à tarde no caminho do trabalho para casa; Wal-Mart otimizou às gôndolas nos pontos de vendas, colocando as fraldas ao lado das cervejas; Resultado: o consumo cresceu 30% .

88 Exemplos Exemplo (2) - Lojas Brasileiras (Info 03/98)
Aplicou 1 milhão de dólares em técnicas de data mining Reduziu de produtos para produtos oferecidos em suas lojas. Exemplo de anomalias detectadas: Roupas de inverno e guarda chuvas encalhadas no nordeste Batedeiras 110v a venda em SC onde a corrente elétrica é 220v Exemplos

89 Exemplos Exemplo (3) - Bank of America (Info 03/98)
Selecionou entre seus 36 milhões de clientes Aqueles com menor risco de dar calotes Tinham filhos com idades entre 18 e 21 anos Resultado em três anos o banco lucrou 30 milhões de dólares com a carteira de empréstimos. Exemplos

90 Exemplos Empresas de software para Data mining: Exemplos
Information Havesting Red Brick Oracle Sybase Informix IBM Exemplos

91 Conclusões Data mining é um processo que permite compreender o comportamento dos dados. Data mining analisa os dados usando técnicas de aprendizagem para encontrar padrões e regulariedades nestes conjuntos de dados. É um problema pluridisciplinar, envolve Inteligência Artificial, Estatística, Computação Gráfica, Banco de Dados. Pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios Conclusões

92 Referências Referências
Fayyad et al. (1996). Advances in knowledge discovery and data mining, AAAI Press/MIT Press. Holsheimer, M. & Siebes, A.P.J.M. Data Mining: The Search for Knowledge in Databases, 1994. Referências