análise e mineração de dados em um jogo de empresas

XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
ANÁLISE E MINERAÇÃO DE DADOS
EM UM JOGO DE EMPRESAS PARA
APOIO AO ENSINO DE CONCEITOS DE
GESTÃO DA PRODUÇÃO, VENDAS E
ESTRATÉGIAS DE NEGÓCIOS
Daniel Ferreira de Barros Junior (UNINOVE )
[email protected]
JOSE DOMINGOS ESTIVALLI (UNINOVE )
[email protected]
Felipe Amendola (UNINOVE )
[email protected]
Sidnei Alves de Araujo (UNINOVE )
[email protected]
Este trabalho teve como objetivo investigar a existência de padrões nas
decisões tomadas por grupos de jogadores de um jogo de empresas
utilizado como ferramenta de apoio ao ensino de conceitos de gestão
da produção, vendas e estratégias dee negócios no curso de
Administração de Empresas de uma universidade particular da cidade
de São Paulo. Para tanto, foram utilizadas técnicas de mineração de
dados para análise, classificação e associação de dados relativos às
tomadas de decisões dos grupos que utilizaram o jogo. Os resultados
experimentais mostraram que a abordagem proposta é de grande
utilidade em jogos de empresas já que propicia a análise do perfil dos
jogadores, a partir da descoberta de informações importantes que
podem auxiliar tanto os jogadores quanto os professores que utilizam o
jogo.
Palavras-chaves: Mineração de dados, Jogos de Empresa, Gestão da
Produção, Inteligência Computacional
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1. Introdução
Jogo de empresas pode se definido como uma simulação na qual as pessoas participam
ativamente como tomadores de decisões dentro do sistema organizacional simulado
(NAYLOR, 1971). Segundo Gramigna (1993), as simulações caracterizam-se por uma
situação em que o cenário simulado representa modelos reais, tornando possível a reprodução
do cotidiano.
De acordo com Sauaia (2006), os jogos de empresas são ferramentas educacionais
direcionadas ao processo de aprendizagem, de forte apelo ao aprendizado vivencial e que
auxiliam na percepção da visão sistêmica e na experimentação do processo de tomada de
decisão empresarial.
Atualmente é cada vez mais presente e relevante o uso de jogos de empresas em universidades
como uma importante ferramenta de apoio ao ensino e aprendizagem (OLIVEIRA, 2009).
Observa-se que tomadas de decisões, para uso em jogos de empresas, requer do aluno o
resgate de conceitos apresentados durante o curso, os quais muitas vezes são fragmentados. O
uso do jogo permite que as informações se enriqueçam por meio da dinâmica empregada, da
visão sistêmica necessária à resolução dos problemas, da participação coletiva dos alunos e da
relação de causa e efeito diante das decisões tomadas.
O conteúdo e análise a ser desenvolvida, necessários para realizar as tomadas de decisão,
variam de acordo com o curso ou especialidade do aluno. Há aplicações de jogos de empresa
voltados para temas nas áreas de logística, recursos humanos, administração geral, gestão da
produção industrial, tecnologia da informação, dentre outras (SILVESTRE, 2004).
Dado o volume de dados gerados nas simulações, torna-se impraticável a realização de
inferências pelo professor, no momento da aplicação do jogo, no sentido de classificar e
tipificar as ações tomadas pelos participantes. Tais inferências possibilitariam uma melhor
orientação, direcionamento e acompanhamento de tomadas de decisões futuras. Não obstante,
o professor poderia utilizar-se destas inferências para enriquecer o jogo e também balizar as
avaliações.
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Neste contexto, as técnicas de mineração de dados podem auxiliar na descoberta de
informações extraídas dos dados relativos às tomadas de decisões dos jogadores que utilizam
o jogo, permitindo aprofundar uma análise sobre suas características e o quanto suas decisões
são similares diante de um mesmo cenário.
Este trabalho visa realizar uma investigação das decisões tomadas por grupos de jogadores de
um jogo de empresas utilizado como ferramenta de apoio ao ensino de conceitos de gestão da
produção, vendas e estratégias de negócios no curso de Administração de Empresas de uma
universidade particular da cidade de São Paulo. O simulador em questão emprega o Balanced
Score Card - BSC (COSTA, 2006) para medir o desempenho da empresa virtual, bem como
as metas previamente estabelecidas, as quais são utilizadas para composição da nota do aluno.
A ideia é descobrir informações que estratifiquem características que permitirão classificar
grupos de participantes visando o enriquecimento do jogo. Além disso, este trabalho pode
propiciar a criação de uma metodologia de mineração de dados aplicável a outros jogos com
características semelhantes.
Para tanto, foram conduzidos dois experimentos, um com foco na análise da variabilidade dos
valores das variáveis de decisão e o outro com base nos valores médios das variáveis de
decisão de cada grupo com relação aos valores médios destas mesmas variáveis considerando
todos os grupos de jogadores.
2. Descrição do Jogo de Empresas considerado no trabalho
O jogo considerado neste trabalho é utilizado como ferramenta de apoio ao ensino de
conceitos de gestão da produção, vendas e estratégias de negócios no último semestre do
curso de Administração de Empresas em uma universidade particular da cidade de São Paulo,
na qual somente o curso de Administração tem cerca de 10.000 alunos matriculados. No
segundo semestre de 2012, de onde se originaram os dados analisados neste trabalho, mais de
1.600 alunos participaram desta simulação.
A simulação permite ao aluno ponderar e decidir sobre múltiplos desafios e visões, tais como,
recursos humanos, produção, vendas, marketing, com o apoio de indicadores de desempenho,
apresentados pelo BSC. O jogo se dá com a participação em grupo, sendo esta dinâmica um
desafio a mais para ser superado.
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Este jogo de empresa visa simular a operação anual de uma fábrica de eletrodomésticos, na
qual há duas linhas de produção em série a serem administradas, Produto A e Produto B,
sendo o primeiro com mais recursos tecnológicos (Luxo) e o segundo mais simples
(Standard).
A fase inicial compreende o reconhecimento do simulador e a elaboração do planejamento
orçamentário anual diante do cenário exposto. Os dados do planejamento orçamentário
compõem o plano de metas no simulador. As metas objetivas são representadas por resultados
mensuráveis, por meio do BSC, a cada período e obtendo-se um valor final resultante da
média anual. A divisão em doze períodos de tomada de decisão, simulando um ano fiscal, visa
dar um caráter temporal à simulação.
As metas mensuráveis nesta simulação são: faturamento, lucro, quantidade de produtos
entregue, lucratividade e investimento em qualidade e produtividade. Há ainda as metas
relacionadas aos investimentos em qualidade e produtividade (quatro primeiros itens da
Tabela 1), as quais têm relações diretas e indiretas no resultado da empresa.
A soma destes investimentos permite a empresa virtual conquistar níveis de classificação,
determinado pelo número de “estrelas”, que varia de zero a cinco. Esta classificação se
apresenta como diferenciação estratégia ou operacional.
Os índices de desempenho no BSC são calculados pelo percentual entre as metas, definidas na
fase inicial e o realizado no decorrer da simulação. O início do ano fiscal se dá com uma
apresentação do cenário atual, exposto pelo professor, no intuito de contextualizar a
simulação.
As variáveis de decisão, apresentadas na Tabela 1, são os valores que representam o cerne do
problema e que o jogador deve decidir para atingir seu objetivo no jogo, orientando-se por
suas metas pré-estabelecidas. Algumas destas variáveis influenciam diretamente na demanda
atendida, ou seja, na quantidade de produtos vendidos, enquanto outras influenciam nos
custos operacionais e resultados financeiros.
A demanda atendida de cada empresa virtual é determinada pelo professor, coordenador da
simulação. Este leva em consideração as ofertas (preço de venda e características da empresa)
e o cenário externo vigente. A flexibilidade de cenários externos possibilita propor diferentes
níveis de desafios e dificuldades na simulação.
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Após a realização de suas vendas, o grupo obtém os resultados de sua operação mensal,
possibilitando uma análise do cumprimento de metas no BSC. O ciclo de decisões se reinicia
até a conclusão do ano fiscal.
Para a determinação da nota final de cada grupo na simulação (NOTA_GRUPO), considera-se
a razão entre as metas mensuráveis no BSC e os valores obtidos pelo grupo. Assim, se o
grupo atingir 100% ou mais das metas estabelecidas obterá nota máxima.
Tabela 1. Variáveis de decisão do jogo.
Descrição da variável
Investimentos em processos relativos à gestão ambiental
Nome da variável
MA
Investimento em melhorias de processos de fabricação
TPROC
Investimentos em tecnologia e desenvolvimento de produto
TPROD
Investimentos em Publicidade
PUBL
Preço de venda produto Luxo
PVL
Preço de venda produto Standard
PVS
Contratação de funcionários para linha de produção Luxo
CL
Contratação de funcionários para linha de produção Standard
CS
Demissão de funcionários da linha de produção Luxo
DL
Demissão de funcionários da linha de produção Standard
DS
Compra de matéria prima para a produção de produtos Luxo
CMPL
Compra de matéria prima para a produção de produtos Standard
CMPS
Os nomes das variáveis apresentados na segunda coluna da Tabela 1 são utilizados nos
experimentos conduzidos no trabalho.
3. Mineração de Dados
A Mineração de Dados (MD) ou Data Mining pode ser definida como o processo de
exploração e análise de grandes quantidades de dados, utilizando estratégias automatizadas,
com o objetivo de descobrir padrões ou regras que permitam uma melhor compreensão da
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informação contida nos mesmos (CARVALHO, 2005; FAYYAD et al., 1996; HAN;
KAMBER, 2001).
A MD baseia-se na utilização de algoritmos estatísticos e de inteligência artificial capazes de
vasculhar grandes bases de dados de modo eficiente e revelar padrões interessantes e
consistentes, tais como agrupamentos, hipóteses e regras de associação, visando detectar
relacionamentos sistemáticos entre variáveis e auxiliando na descoberta de conhecimento.
As ferramentas de MD visam prever futuras tendências e comportamentos, auxiliando as
empresas no processo de tomada de decisão, com base no conhecimento acumulado e muitas
vezes desprezado, contido em seus próprios bancos de dados.
Existem diversas funcionalidades ou tarefas de MD. Cada uma delas determina o tipo de
problema que será resolvido. As principais são: classificação, descoberta de regras de
associação e agrupamento de dados.
O principal objetivo da classificação é examinar o conjunto de dados de entrada e produzir
descrições das características destes dados para cada classe. Para tanto é empregado um
algoritmo classificador para determinar as regras de classificação. Com base nestas regras
novos conjuntos de dados podem ser classificados de forma automática (FAYYAD et al.,
1996).
Na descoberta de regras de associação, os padrões descobertos são apresentados na forma de
regras de alto nível do tipo SE...ENTÃO. Normalmente os algoritmos empregados nesta
tarefa produzem uma grande quantidade de regras e cabe ao usuário selecionar aquelas que
ele julga serem mais úteis para uma determinada aplicação.
A tarefa de agrupamento ou clustering de dados objetiva agrupar automaticamente um
conjunto de dados em dois ou mais grupos, utilizando alguma medida de similaridade entre os
valores das variáveis que constituem cada padrão do conjunto.
São muitos os algoritmos empregados nas tarefas de MD anteriormente descritas. Alguns
amplamente utilizados são: Redes Bayesianas, Algoritmos Genéticos, Lógica Fuzzy, Kvizinhos mais próximos (KNN), Máquinas de Vetores-Suporte, Redes Neurais Artificiais e
Árvores de Decisão.
As Árvores de Decisão e as Redes Neurais Artificiais, por exemplo, são técnicas muito
poderosas e utilizadas em tarefas de classificação e associação (RUSSEL; NORVIG, 1995;
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MITCHELL, 1997). A primeira é amplamente utilizada nestas tarefas devido ao fato do
conhecimento adquirido ser representado por meio de regras que facilitam o entendimento do
usuário. Por outro lado, diferentemente das Redes Neurais Artificiais, esta técnica nem
sempre usa todos os atributos (variáveis) que representam um padrão para a criação das
regras. Isso porque a criação da árvore é baseada na importância dos atributos para a
classificação dos padrões.
4. Metodologia
Neste trabalho foram realizados dois experimentos principais, um com foco na análise da
variabilidade dos valores das variáveis de decisão (Experimento 1) e o outro com base nos
valores médios das variáveis de decisão de cada grupo com relação aos valores médios destas
variáveis considerando todos os grupos de jogadores (Experimento 2). Os dois conjuntos de
dados utilizados nos experimentos foram denominados Conjunto 1 e Conjunto 2.
Para realização dos testes empregou-se o WEKA (HALL et al., 2009), uma das mais
populares ferramentas de mineração de dados em ambiente acadêmico, e que disponibiliza
diversos algoritmos provenientes da estatística e da inteligência artificial.
Em uma primeira fase procedeu-se o processo de extração, limpeza e tratamento dos dados
brutos dos simuladores do jogo de empresas com a finalidade de compor os dois conjuntos de
dados a serem analisados pelos algoritmos de MD. Para tanto, foram extraídos os dados de
180 grupos de jogadores relativos às tomadas de decisões ao longo do segundo semestre de
2012. Em seguida, foram retirados os registros dos grupos que não jogaram em dois ou mais
meses consecutivos ao longo do ano. A partir desta operação, restaram os dados de 129
grupos de jogadores.
Para cada experimento, os valores das variáveis mostradas na Tabela 1, os quais compõem os
conjuntos de dados, foram transformados, normalizados, discretizados e categorizados, de
acordo com o objetivo do experimento, conforme descrito nas subseções 4.1 e 4.2.
Ambos os conjuntos de dados foram compostos por 129 registros (padrões), cada um deles
com 13 atributos, 12 representando as variáveis de decisão (Tabela 1) e um atributo
representando a classe do padrão.
4.1 Tratamento dos dados para composição do Conjunto 1
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Transformação: calculou-se, para cada grupo, o desvio padrão de cada uma das variáveis de
decisão considerando os valores informados nos doze períodos;
Normalização: dividiu-se o valor de cada variável de decisão pelo valor máximo encontrado
para a mesma variável considerando os 129 grupos. Assim, os valores das variáveis foram
normalizados para o intervalo [0,1].
Discretização e categorização: com base no histograma de cada variável de decisão, foram
definidos três intervalos, os quais foram categorizados como {Pequeno, Médio, Grande}. A
variável NOTA_GRUPO, a qual define a classe do padrão, foi categorizada como {Baixa,
Média, Alta}.
4.2 Tratamento dos dados para composição do Conjunto 2
Transformação: calculou-se, para cada grupo, um coeficiente dividindo-se o valor médio de
cada variável ao longo de doze períodos pela média geral da mesma variável considerando os
129 grupos de jogadores. Este coeficiente serviu, por exemplo, para posicionar o valor médio
de uma variável de decisão praticado por um grupo considerando os valores médios
praticados pelos seus concorrentes. Assim, valores próximos de 1 indicavam que o valor
praticado pelo grupo estava na média geral. Valores muito maiores que 1, acima da média
geral e valores muito menores que 1, abaixo da média geral.
Normalização: Não foi necessária, pois o resultado da transformação já permitiu categorizar
os dados.
Discretização e categorização: com base no histograma de cada variável, foram definidos três
intervalos, os quais foram categorizados como {Abaixo, Média, Acima}. A exemplo do
conjunto anterior a variável NOTA_GRUPO foi categorizada como {Baixa, Média, Alta}.
4.3 Avaliação do desempenho dos classificadores utilizados
Para a avaliação do desempenho dos algoritmos empregados nos experimentos realizados
neste trabalho (árvores de decisão – ID3 e redes neurais artificiais – Multilayer Perceptron)
empregou-se a taxa de acertos (equação 1).
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Taxa de Acertos (TA) 
VP
 100
VP  FN
(1)
A taxa de acertos é calculada a partir da matriz de confusão ou tabela de contingência
(FAWCETT, 2005) mostrada na Tabela 2 e pode ser definida como a razão entre o número de
classificações corretas realizadas pelo algoritmo e o total de padrões analisados.
Tabela 2. Matriz de confusão.
Classe verdadeira
Classe
predita
pelo algoritmo
Positivo
Negativo
Positivo
Verdadeiro Positivo (VP)
Falso Positivo (FP)
Negativo
Falso Negativo (FN)
Verdadeiro Negativo (VN)
Com base na matriz de confusão também são derivadas as medidas precisão, acurácia, curvas
recall-precision e curvas ROC (Receiver Operating Characteristic), entre outras.
5. Resultados experimentais
Nas subseções 5.1 e 5.2 são apresentados os resultados dos experimentos com os conjuntos de
dados 1 e 2. Nos dois experimentos foram realizadas tarefas classificação dos dados e geração
de regras de associação. A classificação teve como objetivo avaliar a similaridade dos dados
pertencente à mesma classe (definida pela variável NOTA_GRUPO) em cada conjunto. Já nos
experimentos envolvendo as regras de associação procurou-se descobrir associações e
correlações entre os dados visando derivar novos conhecimentos a partir dos conjuntos de
dados analisados. Na subseção 5.3 apresenta-se uma discussão acerca dos experimentos.
5.1. Experimento 1 - Análise da similaridade dos padrões com relação à variabilidade
dos valores das variáveis de decisão
Neste experimento considerou-se o conjunto de dados 1, no qual os atributos representam os
desvios padrões das variáveis de decisão. As tabelas 3 e 4 mostram as matrizes de confusão
das classificações feitas pela árvore de decisão (algoritmo ID3) e pela rede neural Multilayer
Perceptron (MLP).
Tabela 3. Matriz de confusão da
Tabela 4. Matriz de confusão da
classificação dos dados do conjunto 1
classificação dos dados do conjunto 1
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pela árvore de decisão ID3
pela rede neural MLP
Classe verdadeira
Classe
predita
pelo algoritmo
Baixa Média Alta
Classe verdadeira
Classe
predita
pelo algoritmo
Baixa Média Alta
Baixa
10
4
3
Baixa
7
4
6
Média
1
38
5
Média
0
37
7
Alta
5
12
51
Alta
2
11
55
Nas matrizes de confusão mostradas nas tabelas 3 e 4 as classificações corretas são
localizadas nas diagonais principais. Como pode ser visto nestas tabelas, embora os acertos
tenham sido diferentes entre as classes, ID3 e MLP tiveram a mesmo número de acertos 99.
Isso reflete uma taxa de acertos de 76,7% (99/129).
A questão do número de acertos de ID3 e MLP serem diferentes para uma mesma classe está
relacionada ao número e ordem das variáveis de decisão utilizadas no processo de
classificação.
Pode-se perceber também que, para ambos os classificadores, o número de erros para a classe
Baixa foi muito mais alto que para as demais classes. Isso significa que, utilizando os desvios
padrões das variáveis de decisão, fica difícil predizer a tendência de aproveitamento de um
grupo para padrões similares aos da classe Baixa.
Com relação às regras de associação, aplicando o algoritmo “Predictive Apriori” do WEKA
no conjunto 1, foram geradas 100 regras das quais selecionamos as 5 mencionadas a seguir:
1. SE TPROC=Pequeno E PUBL=Medio ENTÃO NOTA_GRUPO=Alta (TA=94%)
2. SE MA=Grande E TPROC=Medio E PUBL=Grande ENTÃO NOTA_GRUPO=Alta (TA=89%)
3. SE TPROC=Medio E Tecnol_Prod=Pequeno ENTÃO NOTA_GRUPO=Baixa (TA=86%)
4. SE PVL=Medio E CMPL=Medio ENTÃO NOTA_GRUPO=Media (TA=78%)
5. SE PVS=Pequeno E CMPS=Medio ENTÃO NOTA_GRUPO=Alta (TA=64%)
Estas e outras regras geradas poderiam ser utilizadas no jogo tanto para auxiliar os grupos
quanto o professor, já que revelam conhecimentos que não estão explícitos no conjunto de
dados.
5.2. Experimento 2 - Análise da similaridade dos padrões com relação ao
posicionamento dos valores das variáveis de decisão
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Neste experimento considerou-se o conjunto de dados 2, no qual os atributos representam os
posicionamentos dos valores médios das variáveis de decisão de cada grupo com relação às
médias gerais destas variáveis (considerando os 129 grupos). As tabelas 5 e 6 mostram as
matrizes de confusão das classificações feitas pela árvore de decisão e pela rede neural.
Tabela 5. Matriz de confusão da
Tabela 6. Matriz de confusão da
classificação dos dados do conjunto 2
classificação dos dados do conjunto 2
pela árvore de decisão ID3
pela rede neural MLP
Classe verdadeira
Classe
predita
pelo algoritmo
Baixa Média Alta
Classe verdadeira
Classe
predita
pelo algoritmo
Baixa Média Alta
Baixa
17
0
0
Baixa
17
0
0
Média
1
43
0
Média
1
38
5
Alta
0
5
63
Alta
0
1
67
Os resultados descritos nas tabelas 5 e 6 mostram que os acertos de ID3 (123/129 ou 95,3%)
foram ligeiramente maiores que os de MLP (122/129 ou 94.6%).
A alta taxa de acertos para ambos os classificadores sinaliza que, utilizando os
posicionamentos dos valores médios das variáveis de decisão com relação às médias gerais,
pode-se predizer, com alto grau de certeza, a tendência de aproveitamento de um grupo a
partir do segundo período de simulação.
Com relação às regras de associação, aplicando o algoritmo “Predictive Apriori” do WEKA
no conjunto 2, foram geradas 100 regras das quais selecionamos as 5 mencionadas a seguir:
1. SE MA=Acima E TPROC=Media ENTÃO NOTA_GRUPO=Alta (TA=91%)
2. SE MA=Acima E TPROC=Acima E PUBL=Media ENTÃO NOTA_GRUPO=Media (TA=91%)
3. SE PVL=Abaixo E CL=Abaixo E CMPL=Abaixo ENTÃO NOTA_GRUPO=Baixa (TA=95%)
4. SE PVS=Media E CMPS=Acima ENTÃO NOTA_GRUPO=Alta (TA=99%)
5. SE PVS=Abaixo E CMPS=Abaixo ENTÃO NOTA_GRUPO=Baixa (TA=87%)
A exemplo das regras geradas a partir do conjunto 1, estas regras poderiam ser utilizadas no
jogo para auxiliar tanto os grupos quanto o professor.
5.3. Discussão dos resultados
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Com base nos resultados apresentados, pode-se dizer que a metodologia na composição do
conjunto 2 é melhor para predição de tendências no jogo. Assim, desde o lançamento de
dados relativos ao segundo mês no jogo, é possível predizer a tendência de aproveitamento do
grupo.
As regras geradas pelos classificadores são de extrema importância porque, uma vez aplicadas
ao jogo, podem enriquecer sua dinâmica no sentido de torná-lo “inteligente” ao ponto de dar
indícios para os jogadores sobre seus rendimentos com relação às suas metas.
Cabe ressaltar estas regras, principalmente as de associação, podem também auxiliar o
professor na proposição de novos cenários.
6. Conclusões
Este trabalho teve como objetivo investigar, por meio da utilização de técnicas de mineração
de dados, as decisões tomadas por grupos de jogadores de um jogo de empresas utilizado no
ensino de conceitos de gestão da produção, vendas e estratégias de negócios. Nos
experimentos realizados, principalmente no experimento 2, foi possível encontrar informações
que permitem classificar os grupos de participantes e fazer predição de tendências quanto ao
rendimento de um jogador a partir do segundo período de simulação. Além disso, este
trabalho pode propiciar a criação de uma metodologia de mineração de dados aplicável a
outros jogos com características semelhantes. Em trabalhos futuros pretende-se acoplar as
técnicas de mineração de dados investigadas ao jogo abordado neste trabalho e fazer uma
nova análise do rendimento dos jogadores com intuito de avaliar o quanto elas contribuíram
para a melhoria do jogo.
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HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan
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RUSSEL, Sturat; NORVIG, Peter. Artificial intelligence a modern approach. New Jersey:
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SILVESTRE, Daniel Ângelo. Proposta de um novo modelo de jogos de empresas.
Dissertação (Mestrado), Curso de Pós Graduação em Sistemas de Gestão. UFRJ, Niterói,
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