Business

Data mining – BI road Map
Passado e presente (o quê?)
Balance scorecard; dashboards; pivot table
Presente (why?)
Data Mining

Data Mining: Processo de extração de partes escondidas; transformação de grandes volumes de dados em partes significantes e regras; procura de valor em grandes volumes de informação.

Pode ser preditiva e descritiva

Classificação e regressão são preditivas
Classificação:variável objectivo – discreto
Aplicações: Financeiras e Marketing (classificação de credito, detecção de fraude) (campanha de mail)
Regressão: variável objectivo – continuo
Aplicações: Financeiras e Marketing (predição do preço de acções e preços de casas) (Valor de seguro de vida e predição de vendas)
Tem modelos matemáticos, lineares e não lineares e modelos baseados em regras de classificação.

Associação e clustering são descritivas

Associação: exemplos, quem compra isto compra aquilo. Recomendaçãod e compra - amazon

Clustering: divide a informação em grupos/padrões. Utilizado para segmentação de clientes. A vrariavel objectivo não existe.

Data Mining tools: Excel – add-in for data mining; Weka; spss

Objectivo: criar um modelo de interpretação de dados presentes e futuros. Permite prever dados futuros.

KPI’s
Scorecards e Indicadores Chave de Desempenho

conteúdo
. Scorecards e Dashboards
• Business Performance Management (BPM)
• Negócios Balanced Scorecard
• Sistema de Medição de Desempenho (PMS)
• Key Performance Indicator (KPI)

Scorecards and dashboards
Scorecards
• (desempenho) scorecards são apresentações visuais utilizados para traçar o progresso em relação às metas e objetivos estratégicos e táticos dashboards • (desempenho) painéis são apresentações visuais usados para monitorar o desempenho operacional

Diferenças

característica
Dashboard
Scorecard propósito medidas de desempenho gráficos de progresso
Utilizadores
Supervisores, especialistas
Executivos, gerentes, funcionários
Atualizações