Análise de Dados e Gestão de Informação II

Conhecimentos de Base Recomendados

Nenhum.

Métodos de Ensino

Serão utilizados métodos de ensino que envolvem os discentes na análise e aplicação de conceitos em contextos reais de administração público-privada, resultando na aquisição de competências teóricas e metodológicas essenciais. Em cada uma das técnicas abordadas o docente começará sempre por resolver um caso conjuntamente com os discentes, ao que se seguirão exercícios a resolver pelos discentes, tendo o docente o papel de moderador. Sempre que possível os temas serão abordados com auxílio de softwares de análise de dados e gestão de informação.

Resultados de Aprendizagem

Dotar os discentes de conhecimentos para que possam analisar e interpretar uma grande variedade de dados recorrendo a técnicas de gestão de informação multivariada. Nomeadamente, os discentes deverão: realizar agrupamentos naturais de observações por intermédio de análises de clusters; conseguir simplificar uma realidade analítica por via da diminuição da redundância de informação; fazer previsões relativas a determinados cenários, recorrendo a análises de regressão.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Construção de agrupamentos de observações e análise de perfis

1.1. Enquadramento teórico e prático das técnicas de agrupamento de observações e análise de perfis

1.1.1. Método Two-Step

1.1.2. Método K-means

1.1.3. Método dos agrupamentos hierárquicos

2. Diminuição da redundância de informação

2.1. Enquadramento teórico e prático das técnicas de diminuição de redundância de informação

2.1. Análise fatorial exploratória

2.2. Método CATPCA

3. Análise de regressão

3.1. Enquadramento teórico e prático das técnicas de análise de regressão

3.1.1. Regressão categórica

3.1.2. Regressão logística

3.1.3. Análise discriminante

3.1.4. Regressão linear múltipla.

Docente(s) responsável(eis)

Pedro Miguel Alves Ribeiro Correia

Métodos de Avaliação

Avaliação
Resolução de problemas: 10.0%
Trabalho de síntese: 40.0%
Frequência: 50.0%

Bibliografia

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2018). Multivariate Data Analysis. (8th Edition). Edinburg Gate: Pearson Prentice Hall.

Maroco, J. (2021) Análise Estatística com o SPSS Statistics. (8ª Edição). Lisboa: Edições Sílabo.

Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2014). Análise de Dados para as Ciências Sociais - A complementaridade do SPSS. (6ª Edição). Lisboa: Edições Silabo.

Reis, E. Melo, P. Andrade, R. & Calapez, T. (2014). Exercícios de Estatística Aplicada. (2ª Edição, Vol. 2.). Lisboa: Edições Sílabo.

Reis, E. Melo, P. Andrade, R. & Calapez, T. (2016). Estatística Aplicada - Vol. 2. ( 5ª Edição). Lisboa: Edições Sílabo.

Tacq, J. (1997). Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research. London: SAGE Publications.