M

1
Métodos e Técnicas de Inteligência Competitiva
(parte II)Ponto II.2
2
Bibliografia

• Tarapanoff, Kira. Inteligência organizacional e
  competitiva. (2001) p. 164-278.

3
Conteúdo

• Fatores Críticos de Sucesso
• Balanced Scorecard
• Benchmarking
• KDD e Data Mining

4
Fatores Críticos de Sucesso

• Ferramenta importante em ambientes em sérias
  transformações.
• Permite às empresas focalizarem estrategicamente
  focalizarem suas ações e monitorarem as
  tendências e os sinais de mudança do ambiente
  social e produtivo em que atuam.

5
Fatores Críticos de Sucesso

• O método dos fatores críticos de sucesso tem por
  objetivo geral identificar as características,
  condições ou variáveis que devem ser devidamente
  monitoradas pela organização para que ela fique
  bem posicionada em seu ambiente de competição.

6
O que são Fatores Críticos de Sucesso?

• Variáveis cujo gerenciamento poderá afetar
  significativamente a posição competitiva de uma
  empresa.
• São aquelas poucas áreas, para qualquer negócio,
  nas quais os resultados, se satisfatórios, irão
  assegurar um desempenho competitivo e de sucesso
  para a organização.
• São aquelas características, condições ou
  variáveis que, quando devidamente gerenciadas,
  podem ter um impacto significativo sobre o
  sucesso de uma empresa.

7
Características dos fatores críticos de sucesso

• Natureza hierárquica
• Alguns se relacionam ao ramo de negócio como um
  todo, outros são específicos de uma empresa,
  outros se referem à determinadas unidades de
  negócios da empresa/organização.

8
Características dos fatores críticos de sucesso

• Arborescência
• Um fator crítico de sucesso pode ser desdobrado
  em diversas ramificações, segundo a sua
  importância.
• O desdobramento dos fatores críticos em árvores
  de pertinência permite reconhecer a importância
  relativa de cada ramificação da árvores e
  identificar melhor as necessidades de informação
  por processo-chave, por área funcional, projeto
  ou indivíduo.

9
Características dos fatores críticos de sucesso

• Caráter dinâmico
• Em função das freqüentes mudanças no ambiente de
  atuação das organizações, estas deverão rever
  sistematicamente o conjunto de fatores críticos
  que monitoram e administram.

10
Cinco níveis para identificar os fatores críticos
de sucesso

• Indústria ou ramo de negócio
• Estratégia e comportamento competitivo
• Fatores-chave do ambiente externo
• Fatores temporais
• Posição gerencial

11
Exemplos de fatores críticos de sucesso

• Indústria automobilística
• Estilo do veículo
• Economia de combustível
• Atendimento à legislação ambiental
• Rede de distribuição eficiente
• Rígido controle sobre os custos de produção

12
Exemplos de fatores críticos de sucesso

• Área de informática
• Capacidade de inovação
• Qualidade nas vendas e na literatura do usuário
• Facilidade de uso dos produtos

13
Exemplos de fatores críticos de sucesso

• Indústria de alimentos
• Eficácia na propaganda
• Eficácia na distribuição dos produtos
• Capacidade de inovação de produtos

14
Exemplos de fatores críticos de sucesso

• Empresas de treinamento
• Instrutores de competência
• Qualidade e tamanho da mala direta
• Identificação de temas atuais e relevantes
• Imagem reconhecida no mercado

15
Exemplos de fatores críticos de sucesso

• Empresas de alta tecnologia
• Capacidade gerencial para atuar em ambiente
  competitivo.
• Capacidade de inovação
• Marketing tecnológico.
• Integração com a comunidade científica e
  tecnológica.

16
Descrição do método

• Primeira etapa
• Entrevistas individuais com os executivos para
  relacionar os objetivos da empresa e discutir os
  fatores críticos de sucesso com cada um.
• Verificar as inter-relações entre os fatores
  críticos de sucesso e os objetivos relacionados.
• Os resultados da matriz permite combinar,
  eliminar ou até mesmo identificar novos fatores
  críticos.

17
Descrição do método

• Segunda etapa
• Análise dos resultados de todas as entrevistas e
  formulação de um proposta consolidada
• Nesta etapa os executivos voltam a discutir sobre
  os fatores críticos de sucesso, quando buscam
  consenso.

18
Descrição do método

• Oito técnicas para identificação dos FCS
• Análise ambiental
• Análise da estrutura da indústria (5 forças de
  Porter)
• Consulta a especialistas (indústria/negócio)
• Análise da concorrência
• Análise da empresa líder no segmento industrial
• Avaliação da empresa
• Fatores temporais/intuitivos (específicos da
  empresa)
• Análise dos dados da base PIMS (Profit Impact of
  Market Strategy).

19
Descrição do método

• Análise ambiental
• Permite identificar as forças econômicas,
  políticas e sociais que estão impactando ou irão
  impactar o desempenho do segmento industrial ou
  da empresa. Trata-se de uma análise em nível
  macro.
• Esta técnica pode ser especialmente útil para
  análise de empresas, cuja sobrevivência esteja
  fora do controle do ambiente competitivo em que
  atuam.

20
Descrição do método

• Análise da estrutura da indústria
• Baseia-se no modelo de Porter para analisar a
  estrutura da indústria ou ramo de negócio segundo
  cinco forçar competitivas
• - ameaça de novos entrantes
• - ameaça de produtos substitutos
• - intensidade de competição ou padrão de
  concorrência
• - poder de barganha dos clientes
• - poder de barganha dos fornecedores

21
Descrição do método

• Análise da estrutura da indústria
• Quatro dimensões de monitoração das questões do
  ramo de negócios no macroambiente
• - concorrencial
• - comercial (clientes e fornecedores)
• - tecnológica (estado-da-arte da tecnologia)
• - do macroambiente (aspectos legais, políticos,
  culturais e do meio ambienteque impactam
  diretamente o negócio)

22

• O PROCESSO
• DE BENCHMARKING

23
POR QUE PRATICAR BENCHMARKING

• VOCÊ SABE COMO ESTÁ SEU DESEMPENHO
• QUANDO COMPARADO COM O DOS OUTROS?
• VOCÊ QUER SAIR DA CEGUEIRA EMPRESARIAL
• E ENTENDER AS PERSPECTIVAS DE SEU NEGÓCIO?
• VOCÊ PODE ESTAR TENDO MUITO SUCESSO, MAS
• VOCÊ TEM CERTEZA QUE NÃO PODERIA SER MELHOR?

24

O QUE É BENCHMARKING?

• É UM PROCESSO QUE NOS AJUDA A AVALIAR ONDE
  ESTAMOS EM RELAÇÃO AOS OUTROS E A MELHORAR.
• É UM MEIO PARA IDENTIFICAR AS MELHORES PRÁTICAS
  DO MERCADO, ESTEJAM ONDE ESTIVEREM, E DE
  IMPLEMENTAR AS MUDANÇAS CERTAS EM NOSSA EMPRESA,
  NOS LOCAIS AONDE AQUELAS PRÁTICAS SÃO OU PODEM
  SER UTILIZADAS.
• É UM PROCESSO REPETITIVO DE MELHORIA CONTÍNUA QUE
  MANTÉM A EMPRESA COMPETITIVA.

25
O QUE É BENCHMARKING?
É UM PROCESSO DE MEDIÇÃO SISTEMÁTICA E DE
COMPARAÇÃO CONTÍNUA DAS ESTRATÉGIAS, DOS
PRODUTOS, DOS PROCESSOS E DOS RESULTADOS DE UMA
ORGANIZAÇÃO COM AS MELHORES EMPRESAS DO
MUNDO,PARA OBTER INFORMAÇÕES QUE INDICARÃO PARA A
ORGANIZAÇÃO QUAIS AÇÕES DEVE IMPLEMENTAR PARA
MELHORAR SEU DESEMPENHO TORNANDO-SE MAIS
COMPETITIVA.
26
O PROCESSO DE FAZER BENCHMARKING
AGIR
FAZER
CHECAR

27
FAZER BENCHMARKING DO QUE?

1. BENCHMARKING DE NOSSOS PRODUTOS ENGENHARIA
   REVERSA
2. BENCHMARKING COMPETITIVO DE NOSSAS ESTRATÉGIAS
   COM AS DOS CONCORRENTES
3. BENCHMARKING DE UM PROCESSO ESPECÍFICO
4. BENCHMARKING DE UMA FUNÇÃO
5. BENCHMARKING DE NOSSOS RESULTADOS
6. BENCHMARKING GLOBAL EM RELAÇÃO AOS REFERENCIAIS
   INTERNACIONAIS

28
COM QUEM FAZER BENCHMARKING?

• 1. COMPETIDORES DIRETOS
• 2. EMPRESAS DE OUTROS SETORES
• 3. ASSOCIAÇÕES DE CLASSE
• 4. FORNECEDORES E CLIENTES
• 5. EMPRESAS CLASSE MUNDIAL (PNQ, ETC)
• 6. GRUPOS DE BENCHMARKING

29
OLHANDO PARA O PRÓPRIO UMBIGO

1. UNIFORMIZAMOS A AÇÃO DENTRO DA EMPRESA
2. GANHAMOS TEMPO E CLAREZA, FACILITAMOS A
   COMPREENSÃO DE TODOS
3. MELHORAMOS A COMUNICAÇÃO, ANTES, DURANTE E DEPOIS
4. IDENTIFICAMOS OS INDICADORES ADEQUADOS
5. SIMPLIFICAMOS O TREINAMENTO
6. CONSTATAMOS SE SOMOS CAPAZES DE FAZER
   BENCHMARKING

30
AS PRÁTICAS DE BENCHMARKINGNAS GANHADORAS DO
PNQPRÊMIO NACIONAL DA QUALIDADE
31
AS EMPRESAS PREMIADAS COM O PNQCONSIDERADAS
CLASSE MUNDIAL

• 2002 GERDAU AFP
• 2002 POLITENO
• 2002 STA CASA PORTO ALEGRE
• 2001 BAHIA SUL CELULOSE
• 2000 SERASA
• 1999 CETREL
• 1999 CATERPILLAR
• 1998 SIEMENS

• 1997 WEG
• 1997 COPESUL
• 1997 CITIBANK (CORPORATE)
• 1996 ALCOA POÇOS CALDAS
• 1995 SERASA
• 1994 CITIBANK (CONSUMER)
• 1993 XEROX
• 1992 IBM SUMARÉ

32
O PROCESSO DE BENCHMARKING DA XEROX
OUTPUT, RESULTADOS FATORES DE SUCESSO

N Ó S
E L E S
1. BENCHMARKING DE QUE?
2. QUEM/QUAL É O MELHOR?
COLETA DE
ANÁLISE
DADOS
3. COMO NÓS FAZEMOS?
4. COMO ELES FAZEM?
PROCESSOS, PRÁTICAS, MÉTODOS
FONTE RELATÓRIO DE GESTÃO PNQ DA XEROX
33
BENCHMARKING EM 10 GRANDES PASSOS
1. IDENTIFIQUE O QUE SERÁ OBJETO DE BENCHMARKING
EM ALINHAMENTO COM AS NECESSIDADES DO
NEGÓCIO. 2. DECIDA QUEM SERÃO SEUS PARCEIROS E
CONQUISTE COMPROMETIMENTO 3. DECIDA QUAL SERÁ SEU
TIME DE TRABALHO 4. TREINE SUA EQUIPE E SEUS
PARCEIROS, SE NECESSÁRIO 5. IDENTIFIQUE AS
INFORMAÇÕES NECESSÁRIAS, OS MÉTODOS DE COLETA,
PROCESSAMENTO, DIVULGAÇÃO E USO PARA A
MELHORIA 6. TESTE SEU PROCESSO (FLUXOGRAMA,
INDICADORES, RESULTADOS) 7. COLETE AS INFORMAÇÕES
DOS PARCEIROS E DE BENCHMARKS 8. FAÇA UMA ANÁLISE
COMPARATIVA E IDENTIFIQUE AS MELHORES PRÁTICAS 9.
IMPLEMENTE AS MUDANÇAS PARA MELHOR E REINICIE AS
MEDIÇÕES 10. AVALIE SEU PROCESSO DE FAZER
BENCHMARKING, MELHORE E RECOMECE.

34
CÓDIGO BRASILEIRO DE ÉTICA E CONDUTA PARA A
PRÁTICA DO BENCHMARKING

1. PRINCÍPIOS DA LEGALIDADE
2. PRINCÍPIOS DO INTERCÂMBIO
3. PRINCÍPIOS DA CONFIDENCIALIDADE
4. PRINCÍPIOS DO USO
5. PRINCÍPIOS DO CONTATO EM BENCHMARKING
6. PRINCÍPIOS DO CONTATO COM TERCEIROS
7. PRINCÍPIOS DA PREPARAÇÃO
8. PRINCÍPIOS DO PLENO CUMPRIMENTO
9. PRINCÍPIOS DO ENTENDIMENTO E AÇÃO
10. PRINCÍPIOS DO RELACIONAMENTO

35
Balanced Scorecard BSC
36
Entendendo os blocos básicos da estratégia
Modelo econômico do negócio Proposta de
Valor por segmento de Mercado Cadeia de
Valor Mudança Crítica ou Habilitadores de
valor
Retorno do Investimento
Vendas
Produtividade
Preço
Tempo
Imagem
Qualidade
Funções
Relações
Serviço Cliente
Marca
Entregar
Vender
Core/Staff Competências
Clima p/ Ação
Tecnologia Infra-estrutura
37
A execução da estratégia
Menos de 10 das estratégias efetivamente
formuladas são efetivamente executadas Fonte
Fortune
38
O Balanced Scorecard como uma estratégia para ação
Clarificar e Traduzir Visão e a
Estratégia Clarificando a visão Obtendo o consenso
Comunicação e Integrando Comunicação e
educação Definindo Objetivos Integrando a
premiação à medidas de performance
Feedback da Estratégia e Aprendizagem Compartilhan
do a Visão Provendo Informações sobre a
estratégia Facilitando o processo de revisão da
estratégia
Balanced Scorecard
Planejamento e Objetivos Alinhando iniciativas
estratégicas Alocando os recursos Estabelecendo
prazos
39
BSC Uma ferramenta de gestão da performance
empresarial
EPM ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENT
EPM envolve as medições e análises dos
Indicadores Chaves de Performance (KPIs) para
planejar e gerenciar os processos de negócio e a
estratégia da empresa.
40
Por quê o negócio precisa de um Balanced
Scorecard ?

• Por que não continuar usando só as medidas
  financeiras?
• Um exemplo
• Larry Brady, Presidente da FMC
• Como uma empresa altamente diversificada,
  a medição do retorno do capital investido
  (ROCE) foi muito importante para nós. No final
  de cada ano nós premiávamos os diretores das
  unidades que atingiam as metas financeiras.Nós
  fizemos isso nos últimos 20 anos com sucesso.
  Mas estava ficando pouco claro para nós onde
  crescer e como se preparar para o futuro. Nós
  tínhamos um alto retorno do investimento mas
  pouco potencial para continuar crescendo. E os
  nossos relatórios financeiros não eram claros
  sobre os progressos de nossa estratégia de médio
  e longo prazo.

41
BSC Balanced Scorecard O nome deste processo
deriva de uma nova visão balanced de métricas
de performance. Formaliza o processo de
mensuração permitindo os gerentes de toda a
organização trabalhar com os mesmos objetivos e
processos. Adoção de indicadores da futura
performance, segmentadas em quatro categorias
Financeira, Clientes, Processos, Aprendizagem e
Crescimento.
42
BSC Balanced Scorecard Cinco medidas
financeiras, como taxa de utilização dos ativos,
vendas por funcionário e retorno do capital
empregado (ROCE) Cinco medidas sobre clientes,
como satisfação, participação no cliente e taxa
de retenção Oito a dez medidas internas, de
vendas de novos produtos introdução novos
produtos vs. concorrência e time to market da
nova geração de produtos e Cinco medidas para
crescimento e aprendizagem, como Satisfação de
funcionários, de saída de pessoas-chave e, de
processos realizados excepcionalmente.
43
Perspectiva Financeira
Benefícios esperados
Aumento e mix de receitas
Melhoria dos custos e produtividade
Incremento na utilização dos ativos
Redução dos riscos liquidez, crédito e
concentração

• Ferramentas EVA, ABC, Dupont

44
Indicadores vinculados à área financeira

• Receita operacional
• Retorno sobre o capital empregado, Retorno sobre
  os ativos
• Valor agregado econômico (lucro operacional
  pós-tributação menos custo de capital)
• Crescimento de vendas, Crescimento de receita
• Percentual de receita decorrente de novos
  produtos e serviços
• Lucratividade por produto / serviço / cliente
• Receita por funcionário
• Despesas de vendas, gerais e administrativas como
  percentual do total de custos ou receitas.

45
Perspectiva Cliente
Benefícios esperados
Participação de mercado
Captação de novos clientes, retenção e
satisfação
Rentabilidade proporcionada pelos clientes
Ambiente análise dos competidores

• Ferramentas Segmentação mercado, segmentação
  clientes, pesquisas e matriz produtos x clientes,

46
Indicadores vinculados ao Cliente
Índice de Reclamações dos clientes Grau de
insatisfação dos clientes com a empresa Duração
do relacionamento com os clientes Atividades de
consultoria ao cliente Crosselling Chamadas a
clientes Contatos eletrônicos com o cliente Novas
vendas Duração média do relacionamento sobre a
vida média do produto
47
Indicadores vinculados ao Cliente
de fornecedores com certificação ISO Vendas
geradas por parceiros de novos produtos
desenvolvidos com parceiros Avaliar mix da base
de clientes e sua composição Quedas de
preço Esforço de venda em novos
clientes Satisfação da rede de distribuição Canal
de distribuição, produtividade e
qualidade Compromissos não cumpridos Taxa de
queixas dos Cliente
48
Perspectiva Processos Internos
Benefícios esperados
Análise da inter- relação com departamentos
Processo de identifi- cação necessidades dos
clientes e servi- ços pós vendas
Processo de inovação e novos produtos
Processo de operações

• Ferramentas Análise de processos,
  racionalização, automação, pesquisa de
  qualidade

49
Indicadores vinculados ao Processo
Desvio do tempo de entrega. Tempos dos Ciclos /
Processo Tempo médio de resposta Chamadas
interrompidas Tempo médio para solução de
problemas Capacidade total de produção sobre a
capacidade interna utilizada Produtividade real
vs projetada Custo da Qualidade sobre custo
total Utilização da capacidade de produção
50
Indicadores vinculados ao Processo
Investimento em TI (sistemas e automação) sobre
vendas Custo do Capital Taxa de
não-conformidade do tempo investido em
padronizar as operações Número de pagamentos
automatizados Disponibilidade de sistemas para
gestão comercial Número de informações
estratégicas não confiáveis
51
Perspectiva Aprendizagem e Crescimento
Benefícios esperados
Avaliação da capacidade dos funcionários
Capacidade dos Sistemas de Informação
Motivação e alinhamento com as estratégias
Empowerment

• Ferramentas Inventário de competências, gap
  analisys, treinamento, valores
  organização, cultura organizacional, estrutura

52
Indicadores vinculados a Crescimento e
Aprendizagem
Vendas geradas por novos clientes sobre o total
das vendas das vendas geradas por novos
produtos Orçamento de Pesquisa e
Desenvolvimento Taxa de êxito de projetos de
desenvolvimento de novos produtos Grau de
customização de produtos Número de horas em
desenvolvimento de TI Funcionários com
Graduação Índice de Motivação Índice de Liderança
53
Indicadores vinculados a Crescimento e
Aprendizagem
Promoções Internas Níveis de Aprovação de
Gastos Numero de Funcionários Número de
funcionários temporários sobre o total Índice de
medição de sistemas de apoio a decisão Índice de
Empowerment Numero de dias de treinamento Clima
Organizacional Investimento em criatividade e
aprendizagem Disponibilidade de Informações
54
ROCE
Finanças
Lealdade Clientes
Cliente
Entregas corretas
Processo Produção
Processo Qualidade
Processos de Negócios
Perfil Funcionários
Crescimento e Aprendizagem
55
Construindo o BSC respondendo as quatro
perguntas chave
Finanças
Para ter sucesso financeiro, qual a nossa imagem
para os nossos acionistas?
Iniciativas
Objetivos
Metas
Medidas
Processos de Negócio
Clientes
Para cumprir nossa visão, qual a nossa imagem
para os nossos clientes?
Visão e Estratégia
Para satisfazer nossos acionistas e clientes,que
processos faremos melhor?
Iniciativas
Objetivos
Metas
Objetivos
Medidas
Iniciativas
Medidas
Metas
Crescimento e Aprendizagem
Para cumprir nossa visão, quais as competências
necessárias?
Iniciativas
Objetivos
Metas
Medidas
56
Descoberta de Conhecimento em Bases de Dadose
Mineração de Dados

• Eduardo Massao Arakaki
• (ema_at_di.ufpe.br)
• Marcela Fontes Lima Guerra
• (mflg_at_di.ufpe.br)

57
Roteiro

• Motivação
• Exemplo preliminar
• Conceitos básicos
• Processo de kdd
• Métodos de mineração de dados
• Técnicas
• Exemplos
• Referências

58
Motivação

• A informatização dos meios produtivos permitiu a
  geração de grandes volumes de dados
• Transações eletrônicas
• Novos equipamentos científicos e industriais para
  observação e controle
• Dispositivos de armazenamento em massa
• Aproveitamento da informação permite ganho de
  competitividade conhecimento é poder (e poder
  !)

Motivação
59
Motivação

• Os recursos de análise de dados tradicionais são
  inviáveis para acompanhar esta evolução
• Morrendo de sede por conhecimento em um oceano
  de dados

Motivação
60
Motivação

• Solução
• ferramentas de automatização das tarefas
  repetitivas e sistemática de análise de dados
• ferramentas de auxílio para as tarefas cognitivas
  da análise
• integração das ferramentas em sistemas apoiando o
  processo completo de descoberta de conhecimento
  para tomada de decisão

Motivação
61
Exemplo Preliminar

• Um problema do mundo dos negócios entender o
  perfil dos clientes
• desenvolvimento de novos produtos
• controle de estoque em postos de distribuição
• propaganda mal direcionada gera maiores gastos e
  desestimula o possível interessado a procurar as
  ofertas adequadas
• Quais são meus clientes típicos?

Exemplo
62
Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados
(KDD)

• O processo não trivial de extração de
  informações implícitas, anteriormente
  desconhecidas, e potencialmente úteis de uma
  fonte de dados
• Torture os dados até eles confessarem
• O que é um padrão interessante ?

Conceitos
63
KDD x Data Mining

• Mineração de dados é o passo do processo de KDD
  que produz um conjunto de padrões sob um custo
  computacional aceitável
• KDD utiliza algoritmos de data mining para
  extrair padrões classificados como
  conhecimento. Incorpora também tarefas como
  escolha do algoritmo adequado, processamento e
  amostragem de dados e interpretação de resultados

Conceitos
64
Etapas do Processo

• Seleção
• Pré-processamento
• Transformação
• Data mining (aprendizagem)
• Interpretação e Avaliação

Processo
65
Processo mínimo de descoberta do conhecimento
Compreensão do domínio e dos objetivos da
tarefa Criação do conjunto de dados envolvendo
as variáveis necessárias
Processo
66
Seleção de Dados

• Selecionar ou segmentar dados de acordo com
  critérios definidos
• Ex. Todas as pessoas que são proprietárias de
  carros é um subconjunto de dados determinado.

Processo
67
Processo mínimo
Operações como identificação de ruídos, outliers,
como tratar falta de dados em alguns campos, etc.
Processo
68
Pré-Processamento

• Estágio de limpeza dos dados, onde informações
  julgadas desnecessárias são removidas.
• Reconfiguração dos dados para assegurar formatos
  consistentes (identificação)
• Ex. sexo F ou M
• sexo M ou H

Processo
69
Processo mínimo
Redução de dimensionalidade, combinação de
atributos
Processo
70
Transformação

• Transformam-se os dados em formatos utilizáveis.
  Esta depende da técnica data mining usada.
• Disponibilizar os dados de maneira usável e
  navegável.

Processo
71
Processo mínimo
Processo
72
Data Mining

• É a verdadeira extração dos padrões de
  comportamento dos dados (exemplos)

Processo
73
Processo mínimo
Interpretação dos resultados, com possível
retorno aos passos anteriores
Consolidação incorporação e documentação do
conhecimento e comunicação aos interessados
Processo
74
Interpretação e Avaliação

• Identificado os padrões pelo sistema, estes são
  interpretados em conhecimentos, os quais darão
  suporte a tomada de decisões humanas

Processo
75
Métodos de mineração de dados

• Métodos de mineração de dados normalmente são
  extensões ou combinações de uns poucos métodos
  fundamentais
• Porém, não é viável a criação de um único método
  universal cada algoritmo possui sua própria
  tendência indutiva

Métodos
76
Tarefas básicas

• Previsão
• Cálculo de variáveis de interesse a partir dos
  valores de um conjunto de variáveis de
  explicação
• É comumente visada em aprendizado de
  máquina/estatística
• Exemplos classificação e regressão

Métodos
77
Tarefas básicas

• Descrição
• Reportar relações entre as variáveis do modelo de
  forma simétrica
• À princípio, está mais relacionada ao processo de
  KDD
• Exemplos agrupamento, sumarização (incluindo
  sumário de textos), dependências, análise de
  desvio

Métodos
78
Exemplo de previsão (I)

• Um hiperplano paralelo de separação pode ser
  interpretado diretamente como uma regra
• se a renda é menor que t, então o crédito não
  deve ser liberado
• Exemplo
• árvores de decisão
• indução de regras

Análise de crédito
Métodos
79
Exemplo de previsão (II)
Análise de crédito

• Hiperplano oblíquo melhor separação
• Exemplos
• regressão linear
• perceptron

Métodos
80
Exemplo de previsão (III)

• Superfície não linear melhor poder de
  classificação, pior interpretação
• Exemplos
• perceptrons multicamadas
• regressão não-linear

Análise de crédito
Métodos
81
Exemplo de previsão (IV)

• Métodos baseado em exemplos
• Exemplos
• k-vizinhos mais próximos
• raciocínio baseado em casos

Análise de crédito
Métodos
82
Exemplo de descrição (I)

• Agrupamento
• Exemplo
• vector quantization

Análise de crédito
Métodos
83
Exemplo de descrição (II)

• Regras de associação
• 98 dos consumidores que adquiriram pneus e
  acessórios de automóveis também se interessaram
  por serviços automotivos
• descoberta simétrica de relações, ao contrário de
  métodos de classificação
• qualquer atributo pode ser uma classe ou um
  atributo de discriminação

Métodos
84
Exemplos

• Áreas de aplicações potenciais
• Vendas e Marketing
• Identificar padrões de comportamento de
  consumidores
• Associar comportamentos à características
  demográficas de consumidores
• Campanhas de marketing direto (mailing campaigns)
• Identificar consumidores leais

Exemplos
85
Exemplos

• Áreas de aplicações potenciais
• Bancos
• Identificar padrões de fraudes (cartões de
  crédito)
• Identificar características de correntistas
• Mercado Financeiro ()

Exemplos
86
Exemplos

• Áreas de aplicações potenciais
• Médica
• Comportamento de pacientes
• Identificar terapias de sucessos para diferentes
  tratamentos
• Fraudes em planos de saúdes
• Comportamento de usuários de planos de saúde

Exemplos
87
Introdução

• Exemplo (1) - Fraldas e cervejas
• O que as cervejas tem a ver com as fraldas ?
• homens casados, entre 25 e 30 anos
• compravam fraldas e/ou cervejas às sextas-feiras
  à tarde no caminho do trabalho para casa
• Wal-Mart otimizou às gôndolas nos pontos de
  vendas, colocando as fraldas ao lado das
  cervejas
• Resultado o consumo cresceu 30 .

88
Exemplos

• Exemplo (2) - Lojas Brasileiras (Info 03/98)
• Aplicou 1 milhão de dólares em técnicas de data
  mining
• Reduziu de 51000 produtos para 14000 produtos
  oferecidos em suas lojas.
• Exemplo de anomalias detectadas
• Roupas de inverno e guarda chuvas encalhadas no
  nordeste
• Batedeiras 110v a venda em SC onde a corrente
  elétrica é 220v

Exemplos
89
Exemplos

• Exemplo (3) - Bank of America (Info 03/98)
• Selecionou entre seus 36 milhões de clientes
• Aqueles com menor risco de dar calotes
• Tinham filhos com idades entre 18 e 21 anos
• Resultado em três anos o banco lucrou 30 milhões
  de dólares com a carteira de empréstimos.

Exemplos
90
Exemplos

• Empresas de software para Data mining
• SAS http//www.sas.com
• Information Havesting http//www.convex.com
• Red Brick http//www.redbrick.com
• Oracle http//www.oracle.com
• Sybase http//www.sybase.com
• Informix http//www.informix.com
• IBM http//www.ibm.com

Exemplos
91
Conclusões

• Data mining é um processo que permite compreender
  o comportamento dos dados.
• Data mining analisa os dados usando técnicas de
  aprendizagem para encontrar padrões e
  regulariedades nestes conjuntos de dados.
• É um problema pluridisciplinar, envolve
  Inteligência Artificial, Estatística, Computação
  Gráfica, Banco de Dados.
• Pode ser bem aplicado em diversas áreas de
  negócios

Conclusões
92
Referências

• Fayyad et al. (1996). Advances in knowledge
  discovery and data mining, AAAI Press/MIT Press.
• Holsheimer, M. Siebes, A.P.J.M. Data Mining
  The Search for Knowledge in Databases, 1994.
• http//www-pcc.qub.ac.uk/tec/courses/datamining
• http//www.rio.com.br/extended
• http//www.datamining.com
• http//www.santafe.edu/kurt
• http//www.datamation.com
• http//www-dse.doc.ic.ac.uk/kd
• http//www.cs.bham.ac.uk/anp
• http//www.dbms.com
• http//www.infolink.com.br/mpolito/mining/mining.
  html
• http//www.lci.ufrj.br/labbd/semins/grupo1

Referências