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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MSIAD

Análise de Dados para Business Intelligence (1 º Sem 2018/2019)

Código: 01113
Acrónimo: 01113
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 9.0 h/sem 9.0 h/sem 18.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 37.0 h/sem 113.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Inscrição na rede do ISCTE-IUL, password e login de acesso à rede e utilização regular do e-mail e da plataforma de e-learning utilizada no ISCTE-IUL. Domínio básico da leitura de inglês. Conhecimentos básicos de estatística ao nível do ensino secundário: cálculo de medidas (média, mediana, variância desvio-padrão); cálculo de probabilidades; representações gráficas
Objectivos Pretende-se que os alunos desenvolvam competências para proceder a Análise de Dados, usando o SPSS, particularmente de dados recolhidos por questionário, incluindo: Descrição de dados e Inferência Estatística, ajustamento de modelos de Regressão Linear, Análise em Componentes Principais e análise de agrupamento.
Programa Pontos principais:
1. Descrição e exploração de dados
2. Tópicos de amostragem
3. Tópicos de inferência estatística
4. Relacionar variáveis
5. O Modelo de Regressão Linear Simples e Múltipla
6. Análise em Componentes Principais:
7. Análise de Clusters
Processo de avaliação Avaliação Periódica: Três trabalhos individuais ou em grupo, 15% cada um. Um teste final, escrito, 55% na nota final. Nota mínima do teste: 7 em 20.
Avaliação final: Uma prova prática, em laboratório, de 1,5 h, 40%; um exame teórico, escrito, de 2,5h, 60% na nota final. Nota mínima para cada elemento 7 em 20.
Nota final ponderada, arredondada às unidades, terá de ser igual ou superior a 10.
Processo de ensino-aprendizagem Aulas teórico-práticas em laboratório.
Nas aulas serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME):
1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência;
2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos;
3. Ativas, com realização de trabalhos individuais e de grupo.
4. Trabalho Autónomo: Além da assiduidade às aulas espera-se do aluno um tempo de trabalho autónomo de cerca de 9 horas.
Observações
Bibliografia básica HAIR, Joseph, Ralph Anderson, Ronald Tatham e William Black, (2005), Multivariate Data Analysis, New Jersey, Prentice Hall, 6ª ed. MQ.124 Mul 6ªed (ISCTE) ISBN: 0-13-032929-0.

MAROCO, João (2003). Análise estatística com utilização do SPSS. Edições Sílabo. MQ.121 MAR*Ana 3 ex. ISBN: 972-618-331-6.

REIS, Elizabeth (1997). Estatística Multivariada Aplicada. Edições Sílabo. Capítulos 11 e 12. MQ.124 REI*Est 3 ex. ISBN: 972-618-165-8.

SINCICH, Terry (1996). Business Statistics by Example, 5th edition. Prentice Hall. Capítulos 12, 13 e 14. MQ.121 SIN*Bus 5ªed (ISCTE). ISBN: 0-02-410441-8.

SPSS Inc. (1998). SPSS User´s Guide, USA.

Folhas da cadeira a disponibilizar no e-learning
Bibliografia complementar BRYMAN, Alan e Duncan Cramer, (2003), Análise de dados em ciências sociais : introdução às técnicas utilizando o SPSS para Windows, 3ª ed. Lisboa, Celta. MQ.124 BRY*Ana 3ª ed (ISCTE). ISBN: 972-774-169-X.

FIELD, Andy (2007). Discovering Statistics Using SPSS. Sage.

JACKSON, J.E., (1991) A User´s Guide to Principal Components, John Wiley & Sons. MQ.124 JAC*Use (ISCTE). ISBN: 0-471-62267-2.

REIS, Elizabeth (1998), Estatística Descritiva, Lisboa, Sílabo, 4ª ed. MQ.121 REI*Est 4 ex. ISBN: 972-618-060-0.

REIS, Elizabeth, Paulo Melo, Rosa Andrade e Teresa Calapez, (1997), Estatística Aplicada, vols. 1 e 2, Lisboa, Sílabo, 4ª ed. MQ.121 Est V.1-2 4ª ed.

RICE UNIVERSITY (Lead Developer), University of Houston Clear Lake, and Tufts University , Online Statistics Education: An Interactive Multimedia Course of Study. http://onlinestatbook.com/2/index.html

SHARMA, Subhash (1996). Applied Multivariate Techniques. John William & Sons.