Análise de Dados: Teoria e Prática

Uma introdução rápida a como o pensamento econômico está presente no nosso cotidiano e permeia todas as áreas de negócios.

Uma breve discussão de como o Pensamento Econômico permeia as teorias de economia e administração, e como elas estão intimamente relacionadas.

Após discutir como o pensamento econômico permeia as teorias de administração e economia, discutimos as suas aplicações à gestão empresarial. Pontuaremos, em particular, como o pensamento econômico se torna um excelente instrumento prático na estratégia de gestão empresarial.

Por fim, discutimos como o pensamento econômico está intimamente relacionado com os conceitos de BI e BA.

Um resumo das mais importantes - e fundamentais - variáveis dentro de teoria econômica:

1. Preferências;

2. Preços;

3. Ação.

Discussão sobre como surgem as taxas em teoria econômica, como elas são divulgadas no dia-a-dia e como elas vão influenciar nossas percepções sobre a realidade dos nossos negócios.

Discussão sobre como as preferências de uma pessoa podem não fazer muita diferença, mas a forma como esta pessoa se relaciona com o todo econômico é de fundamental importância para entender todo o funcionamento do sistema.

Rápida introdução sobre os principais conceitos de análises de dados e como ela vem sendo uma ferramenta cada vez mais fundamental na gestão de micro, pequenos e médios negócios.

Discutiremos o meta conceito de dados, como ele é usado hoje, como é captado e quais as características teóricas que estão associadas a este conceito.

Conteúdo extra para discutir o uso de dados.

Uma breve apresentação das estruturas de dados que podem ser observadas em diferentes tipos de problemas e investigações, propriedades amostrais e erros.

Nesta aula, faremos uma breve discussão sobre os diferentes estimadores, bem como quando aplicá-los, e entender o que significa uma análise de estimadores.

A dimensionalidade dos dados é um aspecto importante quando se trabalha com volumes muito grandes de informação, da mesma forma como quando se busca identificar relações em análises preliminares dos dados disponíveis.

Chegamos ao primeiro módulo mais robusto e conceitual do curso. A probabilidade é, hoje, um dos conceitos matemáticos mais importantes, em virtude do desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial que são, basicamente, meras aplicações de conceitos derivados da probabilidade.

Neste módulo vamos discutir um pouco mais a fundo a definição de probabilidade, como ela permeia diversos aspectos do nosso dia-a-dia, e como podemos utilizá-la para tornar nossa gestão e análise de negócios mais eficiente.

Além da própria definição de probabilidade, existem conceitos muito próximos relacionados a eventos aleatórios que são fundamentais para serem considerados em uma análise de dados. Os eventos aleatórios podem ou não ser independentes, e para cada um destes casos existe uma consequência distinta que exige ações distintas do empreendedor para equacionar problemas.

De forma associada, boa parte do conteúdo de inferência estatística se pauta na não nulidade da probabilidade condicional - que ocorre quando dois eventos não são independentes ou, dito de outra forma, são correlacionados. A correlação é importante pois ela nos permite avaliar a pré existência de condicionantes causais, da mesma forma como antecipar acontecimentos quando se observa um dos objetos desta relação.

Discutimos brevemente o conceito de variáveis aleatórias, como elas são classificadas e utilizadas, e como se relacionam com as funções massa e densidade de probabilidade.

Apesar de ser um conceito preliminar dentro de qualquer análise de negócios, a probabilidade tem importantes implicações práticas e teóricas dentro da gestão empresarial. O exemplo teórico de maior destaque é a análise de risco, ou o próprio conceito de risco, que nada mais é do que a probabilidade de ocorrência de efeitos adversos dado um cenário.

Outro desdobramento importante que o conceito de probabilidade garante o estudo é a racionalização de eventos. Ao incorporar este conceito e esta análise no seu mindset, você passa a ser capaz de não somente discutir, como principalmente desenvolver uma nova forma de entender os fatos e ocorrências dentro da sua empresa e julgar se aqueles acontecimentos têm origem no acaso - i.e. são aleatórios -  ou são decorrentes de outras ações.

A inferência estatística é o instrumento de análise associado ao conceito de probabilidade e aleatoriedade mais importante e fundamental do pensamento do gestor moderno. Ela consiste em diversos instrumentos para análise de condições de ocorrência e não ocorrência de eventos, bem como análise de correlação, e ajuda muito quanto estamos tratando de uma análise de causalidade.

Estimadores são estatísticas - funções de variáveis aleatórias - amostrais que se relacionam com os parâmetros populacionais. Dito de outra forma, são números que, com base na amostra, procuram se aproximar do valor populacional.

Por exemplo, a média amostral é um estimador para a média populacional, e a variância amostral é um estimador para variância populacional.

Em geral, quando tratamos popularmente do conceito de estimadores, estamos fazendo um exercício de "chute"; estamos tentando adivinhar valores com base na informação que temos. O estimador de mínimo de uma população é o mínimo da amostra; o de máximo também. Então, "estimar" aqui significa que estamos chutando, seguindo métodos quantitativos robustos, o valor de algum parâmetro.

Um dos problemas a serem resolvidos pela Inferência Estatística é o de testar uma hipótese. Feita determinada afirmação, usualmente sobre um parâmetro populacional, desejamos saber se os resultados experimentais provenientes de uma amostra contrariam ou não tal afirmação.

O objetivo do teste de hipóteses é fornecer uma metodologia que nos permita verificar se os dados amostrais trazem evidências que apoiem ou não uma hipótese formulada.

É um dos aspectos mais importantes de inferência estatística, pois através dele é que conseguimos capturar diferentes insights. Por exemplo, através do teste de hipótese podemos avaliar se uma campanha de marketing teve ou não efeito no aumento da receita da empresa.

Regressões são, provavelmente, o recurso estatístico mais famoso e utilizado dentro das ciências e negócios.  O objetivo da regressão é bastante direto: explorar a dependência e relação que uma variável tem com outras.

As regressões podem ser lineares ou não lineares, paramétricas ou não paramétricas, entre diversas outras características, sendo cada método aplicado a condições e situações diferentes. Em geral, se usa um procedimento de regressão para identificar se a relação entre as variáveis segue algo preconizado por algum modelo teórico ou não. É a fase final de uma investigação sobre a validade ou não de uma teoria, e por isso é tão importante - e utilizada.

Para o nosso caso, discutiremos em particular regressões lineares e não lineares, pois baseamos nossas estratégias de análise em modelos com relações causais bem definidas. Entretanto, em finanças e operações é bastante comum o uso de métodos não paramétricos de análise.

Vamos discutir sobre quais os estimadores ideais para a análise de lucros e prejuízos.

O objetivo aqui é te fornecer perspectivas distintas de análise financeira, orientando-o sobre quais as estruturas podem validar uma perspectiva sobre resultados financeiros, como se prever resultados financeiros e como podemos fazer para otimizar certos resultados a partir dos instrumentos estatísticos discutidos anteriormente.

Nesta aula, vamos discutir os conceitos de KPIs e formas de estimar estes indicadores de acordo com a natureza dos processos envolvidos.

Nesta aula, vamos fazer uma análise de demanda de produtos e demonstrar como regressões lineares podem ser úteis ao prever esse comportamento de demanda, bem como para avaliar estratégias dentro desta perspectiva.

Por fim, vamos avaliar através de regressões não lineares como as campanhas de marketing influenciam no resultado financeiro da empresa, da mesma forma como identificar formas de medir a sua eficiência.

Uma introdução sobre as dificuldades que as pessoas encontram e às barreiras que elas impõem ao uso do raciocínio lógico ao gerenciamento de negócios

Fazemos uma avaliação sobre o método científico, suas origens e sua eficiência quando discutimos e avaliamos um determinado paradigma ou tentamos resolver um problema, e como podemos aplicar o método científico ao dia-a-dia da resolução de problemas na sua empresa.

Ao estruturar um raciocínio, é importante que você perceba a necessidade de se basear em premissas factíveis, que sejam baseadas em fatos e que estejam sujeitas a avaliações e testes. A estatística pode te ajudar quando aos testes, mas sem uma boa base de raciocínio, muitas falhas ocorrerão na forma como você estrutura o problema.

Por isso, discutimos nesta aula algumas questões de premissas analíticas, como formulá-las e como avaliá-las.

Esta seção busca introduzir os principais conceitos matemáticos que permeiam a teoria econômica. Ela não é nem de perto suficiente para cobrir todo o material, mas dá uma noção bastante importante e primordial dos conceitos que serão utilizados posteriormente na modelagem econômica.

A lógica é, em termos gerais, um instrumento para identificarmos relações entre afirmações (proposições) e consequências, do tipo A implica B. Nesta aula, discutiremos a lógica enquanto instrumento e apresentaremos o conceito de tabela da verdade, buscando uma forma geral de identificar verdades lógicas a partir de premissas conhecidas.

Além disso, mostraremos como a lógica é um instrumento fundamental para o debate científico e como ela nos permite elencar ideias de forma que obtenhamos respostas a todo tipo de questionamento.

A partir dos conceitos de lógica, começamos a discutir os objetos matemáticos primordiais: Conjuntos e as relações entre eles. Em particular, vamos discutir o conceito de conjuntos, apresentar os seus axiomas bem como as estruturas que buscam avaliar relações entre conjuntos e elementos de conjuntos.

Aqui também apresentaremos o importante conceito econômico de conjunto de bens e a relação de preferências, como forma de ilustrar a aplicabilidade do conceito.

Continuamos a aula anterior para discutir relações entre conjuntos.

Nesta aula, fazemos uma descrição de dois dos conjuntos mais importantes da matemática. O conjunto dos números naturais é primordial por apresentar relações simples e estar relacionado com a maioria das estruturas matemáticas que são largamente utilizadas e avaliadas dentro dos conceitos econômicos.

Também discutiremos o conjunto dos números reais, que compreende o conjunto trabalhado dentro da maioria das teorias econômicas e que possui propriedades lógicas primordiais para a evolução do pensamento humano.

Ao avaliarmos o conjunto dos números naturais e reais, podemos discutir os conceitos específicos relações para os quais cada elemento do domínio tem um único correspondente na imagem. A estes objetos damos o nome de funções. Quando a função tem como seu domínio os números naturais, a denominamos sequência.

Estes dois conceitos são fundamentais, pois é através da delimitação de funções que conseguimos estruturar análises de dados, análise de regressão e estruturas de correlação lineares e não lineares. Explorar o conceito de funções nos permitirá discutir como estruturar relações de forma matemática - em particular, baseando-se na intensidade de como uma variável interfere em outra.

Vamos discutir brevemente conceitos de características de conjuntos, pontuando conceitos importantes para a análise da estrutura de relação entre os seus elementos, ou ainda discutindo a possibilidade de ocorrência de aspectos lógicos dentro daquele conjunto e em seus subconjuntos.

Em particular, discutiremos os conceitos de conjuntos abertos e fechados, incluindo as questões de elementos que garantem estes conceitos, até conceitos importantes como vizinhança, pontos de acumulação e conjuntos compactos.

Baseando-se nos conceitos de distância em conjuntos, podemos desenvolver um conceito específico que auxilia - e muito - na análise de informações e entender bem o conceitos de trajetória. O conceito de limite matemático nada mais é do que uma constatação sobre a relação entre um ponto e um conjunto - especificamente, se existem infinitos pontos dentro deste conjunto que estejam a uma determinada distância do ponto.

Quando discutido em termos de funções e sequências, estamos falando de conceitos associados a aspectos importantes, como a continuidade da função ou a convergência da sequência. Além disso, limites ainda são conceitos fundamentais para desenvolver a derivada.

De forma ingênua, derivadas são funções que representam variações de outras funções. Elas são importantes pois facilitam e possibilitam uma série de análises e avaliações de estruturas lógicas que acabam por ser fundamentais em qualquer análise de otimização.

Nesta aula, discutimos a definição de derivada e apresentamos uma lista e regras para calcular a derivada de funções.

Por fim, discutiremos o conceito de integrais, especificamente as integrais de Riemman, que nada mais são do que limites de somas de áreas. Elas constituem importantes instrumentos na análise de sistemas dinâmicos, no cálculo de probabilidade e, em economia, na avaliação de trajetórias econômicas (como na modelagem do lucro esperado).

A tomada de decisão é um aspecto fundamental na teoria econômica, pois toda a decisão de escassez envolve escolhas, e toda escolha segue uma regra de tomada de decisão. Dito de outra forma, é o pilar central da teoria econômica, e contém diversos insights importantes sobre como as pessoas se comportam e quais as regras subjacentes à tomada de decisão.

Sob diversas perspectivas, entender a tomada de decisão é fundamental para a formulação de estratégias de negócios, sua implementação e execução, bem como na análise de desempenho, sejam para indicadores de produtividade, seja para indicadores de competitividade, seja para indicadores de rentabilidade.

Para entender a ideia de tomada de decisão, é fundamental que se entenda o conceito de preferências.

Nesta aula, fazemos uma breve introdução ao tópico da teoria da decisão, apontando características primordiais desta teoria e do que ela trata.

Nesta aula, falamos brevemente sobre os conceitos de preferências individuais, funções de utilidade, conjunto orçamentário e funções de demanda. Os conceitos são apresentados de forma intuitiva com alguma discriminação sobre os métodos utilizados para avaliá-los, calculá-los, testá-los e aplicá-los.

Nesta seção, vamos discutir diversos conceitos de Gestão de Operações. Apesar de se tratarem de nível introdutório, vamos aplicar os conceitos de análise de dados para melhorar a implementação dos conceitos de gestão de operações na nossa empresa.

Nesta aula, vamos discutir como considerar quais incentivos caracterizar ao final ou durante a execução de uma tarefa, bem como a caracterização global dos incentivos, para que se desenvolva procedimentos de análise de informação que permitam a maior produtividade e cooperação entre os componentes da empresa.

Nesta aula, faremos uma análise dos processos de Recursos Humanos e como podemos otimizar a contratação, promoção e demoção de colaboradores de uma forma a ampliar a produtividade global da empresa.

Nesta aula, discutiremos como otimizar processos do ponto de vista da redução de custos e do aumento da produtividade. Formularemos KPIs para discutir como e quando um processo precisa ser revisado em termos de operação e utilização de recursos a partir desta estratégia.

Nós ainda discutiremos como caracterizar grupos de processos de acordo com a Análise de Cadeia de Valor, e a partir destes processos caracterizar uma estrutura de competitividade baseada em custos.

Nesta última aula, vamos discutir como aplicar os conceitos de análise de mercado no gerenciamento estratégico de processos. Ainda que possa parecer uma perspectiva industrial, este tipo de análise permite que, em qualquer negócio, se avalie a perspectiva de gestão para otimizar e massificar o portfólio.

Nesta aula, vamos discutir como elaborar indicadores chave de performance com base na estrutura de processos e, em particular, com base na posição do processo dentro da nossa cadeia de valor. Utilizaremos conceitos de produtividade e custo marginais, bem como as estratégias de análise de tempo dos processos.

Nesta aula, discutiremos como elaborar um layout de produção voltado à qualidade com base na estrutura de processos da empresa. Através desta técnica, podemos atingir uma produção com custo mínimo e qualidade máxima de produto final, permitindo assim operar em um nível de alta customização e baixo custo de produção.

Nesta aula, discutiremos como caracterizar e avaliar um fluxo de caixa e identificar padrões de produção a partir desta matriz de dados simples. Além disto, incluiremos algumas análises de volatilidade a fim de discutir como devem se comportar as variáveis no futuro.

Nesta aula, faremos uma breve introdução à orçamentação orientada por processos. Essa é uma estratégia mais promissora de budgeting pois se baseia na estrutura produtiva da empresa, e permite caracterizar melhor flutuações de custo e receita a partir de novas perspectivas do mercado e da economia.

Já vimos a importância da análise de risco enquanto instrumento de projeção, mas ainda precisamos discutir a essência do risco e como ele se reflete - ou é gerado - a partir das decisões de gestão da empresa. Vamos fazer isso nesta aula!

Nesta aula, fazemos um breve paralelo sobre a projeção de KPIs e a projeção de resultados da empresa, identificando as formas com as quais se pode organizar os indicadores de produção de acordo com a volatilidade e, a partir disso, ter um melhor controle de produção.

Nessa aula, fazemos uma breve revisão do conteúdo e discutimos porquê apenas o que foi apresentado até aqui pode não ser suficiente para uma gestão eficiente.