Análise de Dados: Teoria e Prática

Uma breve apresentação do curso e do instrutor.

Aula de apresentação do curso, com ideias gerais sobre o que será tratado nele.

No material anexo, inclui-se o livro University Economics, e sugere-se a leitura das páginas 34 a 37 para entender sobre qual teoria econômica estaremos tratando aqui.

Apresentamos o conteúdo do curso, qual a densidade do conhecimento que será adquirido em cada tópico, e como poderemos evoluir a partir desta introdução proposta.

Incluímos aqui os slides do curso para que os alunos antevejam os tópicos que serão discutidos.

Nesta aula é apresentado o público alvo para o curso, e o que cada um de vocês pode aproveitar pelo conteúdo aqui disponível. Considerando-os dentro do grupo de empreendedores, são eles:

• Empresários, que adquirirão conhecimento teórico sobre as estratégias de gestão mais bem difundidas nos cursos presenciais;

• Colaboradores, cujo conteúdo discutirá como se tornar um vetor de inovação dentro da empresa e como tirar o melhor proveito desta condição; e

• Analistas, que serão capazes de entender como comunicar ideias e resultados em frameworks geralmente adotados nos principais métodos de gestão.

Na última aula da sessão introdutória, discutiremos as estratégias de aprendizado que podem ser empregadas. Você não precisa ler o conteúdo adicional nem mesmo realizar os exercícios, mas é interessante fazê-lo para absorver por completo os conceitos aqui trabalhados.

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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.

Questões de fixação sobre os conceitos econômicos discutidos nesta aula

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.

Questões de fixação associadas aos tópicos das duas últimas aulas.

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.

Um questionário breve com exercícios de fixação que te ajudarão a entender e se lembrar dos conceitos visitados aqui

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

Um breve questionário para fixar os conceitos de estimadores e como aplicá-los corretamente.

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.

Vamos fazer alguns exercícios para fixar os conceitos de estimadores e estimativas.

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.

Vamos fazer breves exercícios de fixação dos conceitos de testes de hipótese.

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.

Vamos fazer uns exercícios de fixação para avaliar se entendemos bem como avaliar a receita?

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

Vamos fixar alguns conceitos sobre análise de processos através de alguns exercícios relacionados!

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.

Vamos realizar algumas questões para fixar os conceitos e a necessidade de se formalizar modelos.

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.

Vamos resolver algumas questões para fixar o conceito de método científico.

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.

Breve questões para fixar os conceitos sobre teoria dos conjuntos.

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.

Questionário elaborado para fixar os conceitos associados à teoria da decisão.

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).