Capítulo 9: SAD orientado a Modelo

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1 Capítulo 9: SAD orientado a Modelo

2 Análise e Modelagem Quando o componente do modelo domina o projeto do SAD – o sistema é dito ser orientado a modelo Modelos produzem resultados Utilizado diretamente por gerentes Softwares usado na criação de modelos requerem uma ligação direta com qualquer dado utilizado e com a interface do usuário

3 Análise e Ferramentas de Modelagem
Pacotes estatísticos Pacotes de previsão Pacotes de modelagem e análise quantitativa Ferramentas de produtividade (como planilhas)

4 Processo de Modelagem Identificação do problema e análise da situação
Identificação das variáveis e seus relacionamentos O modelo é apropriado? O que necessita ser especificado? Qual solução é mais viável? O modelo é válido?

5 Pressupostos do Modelo
Pressupostos/Comportamentos não testáveis Estático ou dinâmico? Estático é baseado num único frame de tempo Tudo ocorre num intervalo bem definido Ex. balanço semestral Dinâmico considera vários intervalos de tempo Dependente do tempo – quando os eventos ocorrem Ex. Projeção do lucro para cinco anos Certezas?

6 Quando construir um modelo ...
Examine as condições e trace os pressupostos apropriados: Certeza. Modelos previsíveis são mais simples de serem “bolados” e funcional bem porque são considerados “boas soluções” Modelos financeiros podem operar assim

7 Quando construir um modelo ...
Incerteza. Os analistas tentam evitar este tipo de modelo Tentam acumular mais informação sobre o problema de forma a permitir uma atitude mais apropriada para lidar com riscos Risco. A maioria das situações de negócios envolvem riscos – recomenda-se o uso de análises What-if

8 Tipos de Modelos Explicativos – Modelos descritivos
Algébricos – Modelos preditivos mostram relacionamentos: Indicam que valores ou comportamentos através de múltiplas dimensões devem ser introduzidos no modelo de forma a afetar um saída específica Alto nível de interação com o usuário O gerente especifica uma saída e um ponto de partida

9 SAD orientado a modelo pode envolver múltiplos modelos!
Modelos de regressão que identificam o relacionamento entre variáveis Um modelo financeiro Um modelo de otimização baseado em programação linear

10 Tipos de problemas e modelos
Análise de custo-benefício Previsão Financeiro Controle de estoque Localização, alocação e distribuição Planejamento de RH Planejamento e controle de projeto Gestão de filas Política de reposição Escalonamento

11 Modelos financeiros Análise de break-even (ponto de equilíbrio)
Modelos de orçamento Análise de coeficiente Análise de faturamento

12 Análise da Decisão Decisões são modeladas a partir da listagem de um conjunto de alternativas Uma única meta Obtida com o uso de uma tabela ou árvore de decisão Múltiplas metas Faz uso de modelos de utilidade ou processo de análise hierárquico

13 Árvore de Decisão Vantagens
Mostra graficamente o relacionamento entre as variáveis do problema Pode lidar com situações mais complexas

14 Processo de análise hierárquico (AHP)
Técnica de decisão multi-critério que pode vir a combinar fatores quantitativos e qualitativos na avaliação de alternativas Passo 1 Desenvolver uma representação hierárquica do processo

15 Passo 1 Diagrama http://www.hipre.hut.fi/

16 AHP Passo 2 Passo 3 Passo 4 Gera dados para comparação de alternativas
Usa comparações do passo 2 para determinar a prioridade relativa de cada atributo em cada um dos níveis de atributo acima na hierarquia Passo 4 Prioridades são determinadas

17 Diagramas de influência
Provê a representação gráfica de um modelo Retângulo = variável de decisão Círculo = variável não controlável ou intermediária Oval = variável de saída Intermediária ou final Figuras são conectadas por setas que indicam relacionamentos específicos

18 Modelos de previsão Métodos de julgamento Análise de séries temporais
Baseados em estimativas subjetivas e opiniões de especialistas Usado quando dados históricos são limitados ou inexistentes Análise de séries temporais Conjunto de valores para variáveis econômicas que são medidas em vários intervalos de tempo

19 Modelos de otimização Programação linear composta de:
Variáveis de decisão Funções objetivo Coeficientes Limites Etc

20 Modelos de simulação Tipo especial de modelagem que imita a realidade
Envolve o teste de valores específicos de uma decisão ou variáveis não controláveis com a observação do impacto da saída Ferramentas descritivas Descreve ou prevê as características de um dado sistema Necessário em problemas complexos

21 Vantagens da simulação
Teoria é de fácil compreensão Modelo é simples Permite questões tipo What-if Modelo é construído para um problema Permite a inclusão de situações reais – simplificações não são necessárias

22 Desvantagens da simulação
Uma solução ótima não pode ser assegurada Construir o modelo é lento e caro Soluções não são transferíveis para outros problemas

23 Metodologia da simulação
Definição do problema Construção do modelo de simulação Teste e validação do modelo Projeto dos experimentos Condução dos experimentos Avaliação dos resultados

24 Tipos de simulação Probabilística
Dependente do Tempo vs. Não Dependente do Tempo O frame de tempo é importante para o experimento? Simulação visual Visualização gráfica Facilidades de animação

25 Questões para revisão Quais os principais tipos de modelos usados em SAD orientado a modelo? Quais as vantagens do desenvolvimento e uso de modelos em SADs? Qual o papel da análise estatística em SAD? Porque usar simulação?

26 Exercício Tente projetar um modelo baseado em planilha. Consulte a URL e use o exemplo do produto. Olhe a Figura 9.1 do texto base e formule algo como o ilustrado no exemplo do break-even.