Acetatos das aulas de Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Escola Naval

(última actualização: 29/05/2021)

1 - Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão

2 - O processo de tomada de decisão

3 - Dados e datawarehouses

4 – Visualização de dados

5 – Sistemas difusos

6 – Introdução ao Datamining

7 – Decisões Bayesianas e protótipos

8 – Árvores de decisão

9 – Redes Neuronais (MLP)

10- Redes Neuronais (SOM)

11- Redes Neuronais (outras)

11b- Clustering (agrupamento)
11c- Market Basket Analysis

12- Optimização (Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithms, etc)

 

Introdução ao WEKA pelo Prof.Eibe Frank



Enunciados e Dados dos Trabalhos Práticos

Critérios de avaliação para o trabalho final de SAD

1º Trabalho prático: (dado na aula)

2º Trabalho prático : Previsões para uma companhia de seguros. Enunciado. Dados.

 

Dados sobre ecos de sonar ( xls , txt , zip)

Dados sobre temperaturas em estações meteorológicas ( xls , csv , zip)

Dados sobre lírios (Iris dataset de Fisher) ( xls , txt , zip)

Problema de guerra electrónica ( pdf )

Sites relevantes sobre SAD

 

INFORMAÇÃO GENÉRICA

n  DSS Resources – Um site mantido pelo Prof. Daniel Power com artigos, casos de estudo, links para fabricantes, etc. Os recursos mais avançados são pagos

n  Decisionarium – Um site académico que promove “Open Source Software” para SAD. Tem links para diversos tipos de software e alguns tutoriais sobre temas relacionados com SAD.

n  Blog dos alunos do mestrado em SIAD – Blog mantido pelos alunos do ISCTE que frequentam o mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão. Tem alguns trabalhos feitos por eles.

SOFTWARE

n  ORANGE – Software livre para análise de dados, com uma interface gráfica de “point & click”. Tem interface para extensões em PYTHON. O Orange também está disponível através do site Anaconda.

n  WEKA – Software livre para análise de dados. Corre em Java, tem um bom interface com utilizador, e muitos dos algoritmos usados nesta disciplina

n  MATLAB – Linguagem de programação para computação científica, engenharia, e muito mais. É muito versátil, tem um bom sistema de visualização e muitas bibliotecas de programas. Há dois clones livres compatíveis com Matlab: OCTAVE (software GNU) e SciLab (de origem francesa). Há também outro sistema, que embora não seja compatível com Matlab é parecido e muito usado pela comunidade estatística: o R.

n  SAS Enterprise Miner – Sistema para datamining baseado no sistema para processamento de dados SAS que é um dos líderes de mercado em Business Intelligence.

n  Intelligent Miner – Sofware gratuito desenvolvido pela IBM.

n  Muitos outros fabricantes têm módulos para datamining, como a SPSS e a SAP.

DADOS

n  Repositório de dados de Irvine (UCI - Machine Learning Repository, University of Califórnia at Irvine) -  Um site com bases de dados usadas como “benchmarks” para problemas de análise de dados, reconhecimento de padrões, e aprendizagem automática.

n  Kaggle – Site do grupo Google dedicado a “Ciência de dados e aprendizagem máquina” (Data Science & Machine Learning), com um extenso e muito actualizado repositório de dados, tutoriais, links para software, e artigos sobre o tema

Outros

n  KBSI Knowlege Bases Systems, Inc - Site com informação sobre produtos e projectos de Business Intelligence e Datamining na área da defesa.

MATERIAL DE ANOS ANTERIORES

1º Trabalho prático 2007/2008: Previsões para uma companhia de seguros. Enunciado. Dados.

1º Trabalho prático 2008/2010: Características de Navios Polivalentes Logísticos. Enunciado. Dados.

1º Trabalho prático 2011/2016: NPL, ou Ponto “Nemo”: Enunciado, Dados (ZIP) para o trabalho do NPL.

2º Trabalho prático2008/2009: Previsões para uma companhia de seguros. Enunciado. Dados.


Projectos em curso no CINAV em 2018, que poderão servir de suporta aos trabalhos finais de SAD e às Dissertações de Mestrado