Slides

Sistemas de Apoio à
Decisão
(SAD)
Helena Galhardas
(Página da cadeira: Fenix)
Avaliação

Projecto (P): grupos de 3 pessoas – 30%





Nota mínima: 8v
Inscrições na página da cadeira no Fenix
(agrupamentos)
Entrega do enunciado: Abril
Entrega do projecto: 6/6
Exame (E): individual – 70%



Nota mínima: 8v
1º Exame: 28/6
2º Exame: 12/7
Organização das aulas

Teóricas:
Matéria (slides baseados no livro e artigos)
 Apresentações de pessoas externas


Práticas/Laboratório:
Exercícios
 Utilização do SW SAS v. 9
 Ínicio: 15/3

Bibliografia



Data Mining: Concepts and Techniques, J.
Han & M. Kamber, Morgan Kaufmann,
2001
Machine Learning, T. Mitchell
Vários artigos
Programa

Datawarehouse (DW) e Sistemas de Apoio à Decisão







Modelo multidimensional vs modelo relacional, Teoria da normalização
do modelo relacional
Operações OLAP (Online Analytical Processing)
Desenho de DW
Arquitectura de DW
Implementação de DW
Pré-processamento, transformação e limpeza de dados
Exploração de dados (data mining)







Descrição de conceitos e generalização de dados
Árvores de decisão
Redes neuronais
Redes bayesianas
Regras de associação
Análise de clusters
Classificação baseada em instâncias
Objectivo Geral de um DW
Acumular informação para produzir
indicadores de negócio que permitam
tomar decisões
Informação para SAD

Características requeridas para a informação
utilizada para a tomada de decisão:
precisa
 fiável
 actualizada
 relevante
 orientada à acção

Sistemas operacionais



Contabilidade, compras, reservas,
telecomunicações, etc
Muitas fontes de dados dispersas
(ficheiros excel, BD Access) de suporte
a aplicações do tipo: SAP, ERPs, etc
Alguns problemas: acesso aos dados
díficil, qualidade de dados duvidosa,
dados estruturados à aplicação (ex:
códigos específicos), suporte a
interrogações simples
Conceito de um DW

Conjunto centralizado de dados:
temáticos
 históricos
 datados
 integrados

que oferece um nível de qualidade
adequado às aplicações de decisão
Arquitectura geral SAD
Metadata
other
sources
Operational
DBs
Data Sources
Extract
Transform
Load
Refresh
Data
Warehouse
OLAP Server
Serve
Analysis
Query
Reports
Data mining
Data Marts
Data Storage
OLAP Engine Front-End Tools