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Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS UFRGS APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS NA ADMINISTRAÇÃO: O CASO DE 3 SUPERMERCADOS.

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1 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS UFRGS APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS NA ADMINISTRAÇÃO: O CASO DE 3 SUPERMERCADOS Aluna: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves Orientador: Professor Dr. Henrique Freitas

2 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Agenda Justificativa Justificativa Justificativa Objetivos Objetivos Objetivos Contexto de aplicação Contexto de aplicação Contexto de aplicação Contexto de aplicação Mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão Mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão Mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão Mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão Método de pesquisa Método de pesquisa Método de pesquisa Método de pesquisa Cronograma Cronograma Cronograma Contribuições potenciais Contribuições potenciais Contribuições potenciais Contribuições potenciais

3 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Tema e Justificativa: Mineração de Dados e Administração Tema e Justificativa: Mineração de Dados e Administração Organizações acumulam muitas informações em seus bancos de dados e estes passam a conter verdadeiros tesouros de informação sobre vários dos procedimentos dessas organizações; Organizações acumulam muitas informações em seus bancos de dados e estes passam a conter verdadeiros tesouros de informação sobre vários dos procedimentos dessas organizações; Informações estão implícitas nas bases de dados, ultrapassando a habilidade técnica e a capacidade humana na sua interpretação; Informações estão implícitas nas bases de dados, ultrapassando a habilidade técnica e a capacidade humana na sua interpretação; Busca de aproximação com o cliente Busca de aproximação com o cliente (conhecimento sobre o cliente) (conhecimento sobre o cliente)

4 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Mineração de Dados X SI

5 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Objetivo Geral Objetivo Geral Aplicar técnicas e ferramentas de mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão, mostrando o interesse de sua aplicação na administração de negócios e das organizações Aplicar técnicas e ferramentas de mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão, mostrando o interesse de sua aplicação na administração de negócios e das organizações

6 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Objetivos Específicos Determinar situações em que a mineração de dados pode ser aplicada e que técnica pode ser utilizada nestas situações; Determinar situações em que a mineração de dados pode ser aplicada e que técnica pode ser utilizada nestas situações; Identificar algumas das ferramentas existentes; Identificar algumas das ferramentas existentes; Analisar a possibilidade de utilização desta(s) ferramenta(s) nas bases de dados disponíveis; Analisar a possibilidade de utilização desta(s) ferramenta(s) nas bases de dados disponíveis; Avaliar a pertinência e utilidade das informações obtidas; Avaliar a pertinência e utilidade das informações obtidas; Identificar os recursos necessários à utilização de mineração de dados; Identificar os recursos necessários à utilização de mineração de dados;

7 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Contexto de Aplicação: Os Supermercados 3 supermercados 3 supermercados com bases de dados diferentes; com bases de dados diferentes; com clientes diferentes; com clientes diferentes; por conveniência por conveniência disponibilidade de suas bases de dados; disponibilidade de suas bases de dados; porte (médio e grande) porte (médio e grande) riqueza da base de dados (transações) riqueza da base de dados (transações) forte concorrência forte concorrência

8 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Mineração de dados como fonte de informação para a tomada de decisão Dados, informação e conhecimento; Dados, informação e conhecimento; Administração; Administração; Decisão e racionalidade; Decisão e racionalidade; Mineração de dados (conceito, utilização,ciclo virtuoso, tarefas, técnicas, metodologias) Mineração de dados (conceito, utilização,ciclo virtuoso, tarefas, técnicas, metodologias)

9 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Método de Pesquisa Estudo de caso múltiplo O estudo de caso permite ao pesquisador: estudar algo num cenário natural, aprender sobre o estado da arte e criar teorias através da prática; responder questões do tipo como e por que. O estudo de caso é uma maneira apropriada para pesquisar uma área na qual poucos estudos anteriores foram realizados. O estudo de caso múltiplo é utilizado quando a intenção da pesquisa é a descrição, construção de teoria ou teste de teoria. (Benbasat et. tal, 1987)

10 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Método de Pesquisa Etapas: Escolha do universo (amostra); Obtenção das bases de dados; Identificação das técnicas; Identificação de ferramentas; Preparação dos dados; Aplicação da(s) ferramenta(s) (AIRA Data Mining); Avaliação dos resultados (aplicabilidade, regras geradas); Demonstração dos resultados; Análise do grau de satisfação (quanto à pertinência e utilidade das informações obtidas);

11 Aluno: Lóren Pinto Ferreira Gonçalves GESID/PPGA/EA/UFRGS Cronograma

12 Contribuições Potenciais Fonte para consultas sobre a descoberta de conhecimento em bases de dados; Fonte para consultas sobre a descoberta de conhecimento em bases de dados; Aprimoramento de conhecimentos sobre SI e tomada de decisão; Aprimoramento de conhecimentos sobre SI e tomada de decisão; Contato com novas ferramentas que podem facilitar e melhorar a descoberta de informações importantes; Contato com novas ferramentas que podem facilitar e melhorar a descoberta de informações importantes; Conhecimento de informações escondidas (inacessíveis aos tomadores de decisão) em suas bases de dados; Conhecimento de informações escondidas (inacessíveis aos tomadores de decisão) em suas bases de dados; Conhecimento maior sobre os seus clientes; Conhecimento maior sobre os seus clientes; Conhecimento de técnicas e ferramenta(s) que auxiliam na busca de informações relevantes; Conhecimento de técnicas e ferramenta(s) que auxiliam na busca de informações relevantes; Conhecimento de informações (exemplos) que só foram obtidas através das técnicas de mineração de dados. Conhecimento de informações (exemplos) que só foram obtidas através das técnicas de mineração de dados.


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