Aula XII (19/5) - Cobrar Exercícios e Ajuda Seminários

Aula XII (19/5) 

1) Cobrar Exercícios

Minimo 1 pessoa para cada exercício vencido e não apresentado (Treinamento para a prova)

2) Slides para ajudar nos seminários:
     Download de Arquivo com Slides

Arquivo com Slides

3) Tirar duvidas de seminários e exercícios. Ver novos itens em postagem Seminários.

4) Freqüência ate aula passada:

				Marco				Abri			Maio
Nome			24	3	10	17	24	7	14	28	5	12	Pre	Faltas
Amanda Ribeiro de Andrade			1	0	1	1	1	1	1	0	1	1	8	2
Beatriz Coutinho Caires			1	1	1	0	1	1	0	1	0	1	7	3
Bianca Ferraz Teixeira			1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	10	0
Bruna de Oliveira Gomes			1	1	1	0,5	1	1	0	0	1	1	7,5	3
Bruna Paviani			1	0	1	1	1	0	1	0	0	1	6	4
Camila Augusto Carazzato			0	0	1	1	1	1	1	0	1	1	7	3
Clarissa Bellon Gomes			1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	9	1
Claudia Scarpelin			1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	9	1
Daniel Moacir Bigardi			0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	10
Daniele Goncalves Savino			1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	9	1
Elisa Miranda Ribeiro Costa			1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	9	1
Erika Natsumi Hidaka			1	1	1	0	1	1	1	1	1	1	9	1
Fabiane Barco Maximo			1	1	1	0	1	0	1	1	1	1	8	2
Fernanda Arata Muto			1	1	1	1	1	0	1	0	1	1	8	2
Gabriela Xavier Oioli			1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	8	2
Giovana Pedrina			1	1	1	0	1	1	1	1	1	1	9	1
Graziele da Silva			0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	9	1
Isabela Barroso Taver			0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	9	1
Isabelli Bottene Casagrande			1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	9	1
Julia de Melo Rocha			1	1	1	1	1	1	0	1	0	1	8	2
Juliana Cristina dos Santos			0	1	1	0	1	1	1	1	1	1	8	2
Juliana de Paula Vital			1	1	1	1	0	1	1	1	0	1	8	2
Kamila Rocha Pereira			0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	10
Laleska Rossi Moda			1	0	1	1	1	1	1	1	1	1	9	1
Livia Mateus Reguengo			0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	9	1
Marcela Guastalli Barbieri			1	1	1	0	1	1	1	1	0	1	8	2
Marina de Mori Morselli Ribeiro			1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	10	0
Marina Rodrigues Ferreira			1	1	1	1	1	0	1	1	1	1	9	1
Marina Rodrigues Mazine			1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	10	0
Matheus de Morais Resende			1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	8	2
Mayara Cardoso da Rosa			1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	10	0
Nayara Aparecida da Silva Marconi			1	1	1	0	1	1	0	1	0	1	7	3
Rafaela Airoldi			1	1	1	1	0	1	1	1	1	1	9	1
Rosângela de Paula da Silva			1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	10	0
Tatiana Maria Marchi Levada			1	1	0	1	1	1	1	1	1	1	9	1
Thais Tamashiro			1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	9	1
Thayna Caroline Baldini Guedes			1	1	1	1	1	0	1	0	0	1	7	3
Wanderson Elias dos Santos			1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	9	1
Clarissa de Araujo Azevedo			0	1	1	1	1	0	0	0	1	0	5	5

Aula XI (12/5) - Workshop de Exercícios e Seminãrios, exercícios vencidos e Cluster An.

Etapa 1 - Workshop de Exercícios e Seminãrios

Grupo		Itens	Data
I	Livia, Matheus, Tatiana, Juliana	10, 28
II	Graziele Silva, Isabela Taver	18,45	30/jun
III	Erika, Giovana, Laleska	5,35,65	30/jun
IV	Rafaela, Beatriz e Rosângela	58,62	16/jun
V	Bruna gomes, thayna, fernanda	14,3	26/mai
VI	Fabiane, Nayara, Marcela	20,36	30/jun
VII	Thais, Clarissa Azevedo, Wanderson	7,44	09/jun
VIII	Bianca, Claudia, Isabelli, Mayara	34,36	09/jun
IX	Amanda, Marina R.,Marina F.,Marina M.	9,32	09/jun
x	Clarissa, Camila	39,41	26/mai
xi	Elisa		16/jun
XII	Júlia e Bruna	60, 1	16/jun
XIII	Daniele, Gabriela e Juliana Vital	50, 52	26/mai

Etapa 2 - Cobrar Exercícios - Próxima Aula

Etapa 3 - Outro Exemplo de Tabela Dinâmica

Outro Exemplo de Tabela Dinâmica: 

Gestão de Custos

Exemplo do Gabriel em Excel:
Banco de Dados de Custo - Pivot Table

Siga os mesmos passos da aula anterior, somente não calcule as medias aritméticas.

Mostrar diferença de utilização em estatística e 

gestão de custos:

Estatística:

Ver exemplo da aula anterior (Categorias=Tratamentos, Var_1=IMC , etc.

Observ. Trat. Repet. Var_1 Var_2 .... Var_n
1
2
...

Trat. serão as linhas
Medias de cada variável de resposta as colunas
Objetivo: analise estatística: Cluster An. ou PCA, etc.


Gestão:

Registro Més Dia Item Custo
1
2
....

Estes Campos Entrarão na Tabela Dinâmica:
Como linas
Como colunas
Como corpo da tabela
Objetivo: Elaborar totais parciais por linha (Item) e coluna (mês);

Prova - Definir Data, vale 20% da nota final

Prova - Definir Data, vale 20% da nota final

Data: 2 de Junio


Assunto:
Todos os exercícios, prova teórico-pratica.

Aula X (5/5) - Assuntos para Seminários e Exercícios

Etapa 1 - Assuntos para Seminários: 

 Distribuição por escolha dos grupos.

Etapa 2 - Cobrar Exercícios

 Assuntos para Seminários

São Ferramentas os Sistemas de Gestão

• Escolher >= 2 itens (ferramentas, sistemas) por grupo. Itens não podem se repetir nos grupos.
• Grupos de 2 a 4 pessoas. 
• Para cada pessoa do grupo 5 slides, um minuto por slide na apresentação.
• Apresentações a partir de 19/5 - Agendar!!!

Ferramentas os Sistemas de Gestão

1. 5W-2H (What, Who, Where, When, Why and How, How Much it Costs).
2. 7 Ferramentas do Planejamento da Qualidade – Kaoro Ishikawa (7 FPQ)  (ISHIKAWA, 1982; SAS INSTITUTE INC, 1990)
3. 7 Ferramentas do Planejamento da Qualidade (7 FCQ).
4. Administração Visível ou Gestão por Perambulação.
5. Amostragem.
6. Análise Crítica.
7. Auditoria.
8. Avaliação Invertida.
9. Benchmarking (SARRIÉS, 2015).
10. Brainstorming – Brainwriting.
11. Célula Autogerencial ou Célula de Trabalho ou Unidade Gerencial Básica.
12. Círculo de Controle da Qualidade (CCQ).
13. Controle Estatístico de Processos (CEP).
14. Data Mining – Data Crunching.
15. Define, Measure, Analyze, Improve and Control (DMAIC).
16. Delineamento Ótimo de Experimentos - DOE (MONTGOMERY, 1991).
17. Diagnóstico de Clima Organizacional.
18. Endo marketing.
19. Failure mode and effects analysis / Failure Tri Analysis (FMEA/FTA).
20. Fluxograma.
21. Gravidade, Urgência, Tendência (GUT).
22. Grupo de Kaizen.
23. Hoshin Kanri - Sistema de Gerenciamento pelas Diretrizes – GPD.
24. Key Performance Indicators.
25. Lean Production (Just in Time).
26. Mapas de Processos.
27. Mapas Estratégicos.
28. Mapas Mentais.
29. Mapas Táticos.
30. Metrologia (CONGRESSO SUL-AMERICANO DE METROLOGIA, 1999).
31. Multivotação.
32. PDCA (Plan Do Check Act).
33. PERT/CPM (Program evaluation and review technique), (Critical Path Method).
34. Pesquisa de Mercado.
35. Pirâmide Maslow.
36. Plano de negócios.
37. Poka Yoke – Procedimentos Robustos ou à Prova de Erros.
38. Política Básica (missão, visão e valores).
39. Postura de Atendimento.
40. Procedimentos Operacionais e Instruções de Trabalho (PO – IT).
41. Programa de Educação para a Qualidade.
42. Qualidade de Vida dos Colaboradores da Organização Mundial de Saúde (OMS).
43. Quality function deployment (QFD).
44. Relatório de Não Conformidade (RNC).
45. Reunião Relâmpago.
46. Root Cause Analysis (RCA).
47. Simulação – Otimização Computacional.
48. Sistema Ringi de Negociação (Meta e -Método).
49. Sistemas de Informação (TURBAN, RAINER, POTTER, 2007)
50. Sistemas de Liderança XY de Douglas McGregor.
51. Standardized Do Check Act (SDCA).
52. SWOT (Strenght Weakness Opportunities Threats).
53. Testes de Hipótese (Inferência Estatística Indutiva).
54. Total Preventive Maintenance (TPM).
55. Workshop, Prestação de Contas de Planejamento (Reforço Positivo/Negativo, Ruptura e Punição).
56. Workplace Organization Method (5S – 10) (VICINO et al. 1999).
57.  OBEAS
58. ISO 22.000
59. Global-GAP
60. FSSC 22.000
61. DSS
62. ERP
63. MEP
64. CRM
65. Rastreabidade
66. Sistemas de Informações Estratégicos
67. Sistemas de Informações Taticos
68. Sistemas de Informações Operacionais
69. Inteligencia Organizacional - Antecipativa - Competitiva
70. BPM - Business process management 

Aula IX - Workshop para tirar todas as duvidas de exercícios

Aula IX - Workshop para tirar todas as duvidas de exercícios
- Outro Exemplo de Tabela Dinâmica: Gestão de Custos
- Gráfico de Pareto
- Tabela Dinâmica
- Todos os Demais.


Etapa 1

Outro Exemplo de Tabela Dinâmica: 

Gestão de Custos

Exemplo do Gabriel em Excel:
Banco de Dados de Custo - Pivot Table

Exercício.  Elabore um exemplo (individual) na área de produção de alimentos utilizando a tecnologia do exemplo apresentado.

Tecnologia: Pivot Table, Filtros, Ordenação e Consistência de Bancos de Dados (Listas de Verificação)

Dead Line: 

Etapa 2 

Tirar todas as duvidas de exercícios

Etapa 3

 Aula que vem cobramos todos os exercícios vencidos.

Etapa 4 - Definição de Seminário

•   Assuntos para seminários: na Postagem X, escolher 3 itens (ferramentas, sistemas) por grupo.
• Grupos de 2 a 4 pessoas. 
• Para cada pessoa do grupo 5 slides, um minuto por slide na apresentação.
• Apresentações a partir de 19/5 - Agendar!!!

Aula VIII (28/4) Tabela Dinâmica para Cluster Analysis

Aula VIII (28/4) Tabela Dinâmica para Cluster Analysis

Estatística Multivariada – Cluster Analysis

Vamos começar a “olhar” com a Estatística (algoritmos matemáticos), de forma multivariada.

Isso é muito familiar para a gente por que nosso cérebro (muito mais poderoso que qualquer computador) enxerga de forma multivariada.

Como reconhecemos os objetos ou as pessoas, por somente um item? Por exemplo, como reconhecemos uma pessoa: sexo, altura, cor do cabelo, formato do rosto, timbre da voz, sotaque, perfume que utiliza (ou que não utiliza), etc.

Na verdade utilizamos todos esses dados e muitos mais simultaneamente, ou seja, nosso sistema de reconhecimento natural é multivariado (como a Estatística Multivariada).

Como nosso cérebro processa toda essa informação em frações de segundo não sabemos. A neurociência está quebrando cabeça com isso. Podemos perguntar para Nicolelis (o neurocientista que dizem ter a maior chance de conseguir um Premio Nobel para o Brasil).

O que podemos fazer com a matemática, estatística e computação é simular de alguma forma primitiva o funcionamento do cérebro.

Esse tipo de abordagem é utilizado nas áreas de Inteligencia de Negócios (BI), Sistemas de Informação ( Data Mining, Data Crunching, Decision Support Systems-DSS e Big Data) e Pesquisa Cientifica.

Nao existem presuposicoes como normalidade dos dados, homogeneidade de variancia, ausencia de outliers, assim se acharem utili aplicar esta técnica, todos poderão fazer uso dela sem restrições.

No exemplo a ser apresentado (arquivo de Excel para download), temos 4 categorias de pessoas: Atletas, Semi-atletas, Sedentários e Professores da ESALQ. Nessas pessoas foram medidas 3 variáveis, Índice de Massa Corporal, Quantos quilômetros corre ou anda por semana e Quilocalorias que Ingere por Dia (modelo trivariado, se tem mais do que uma já é multivariado).

Exemplo para Download:

Exemplo Excel Download

Aqui apresentamos o nosso objetivo, elaborarmos um dendrograma, que é a representação gráfica da saída do procedimento Cluster Analysis do Programa SAS:

                      Tabela Dinâmica em Excel

Podemos ver nesse exemplo que temos vários representantes de cada categoria, são exatamente 4 (ou quatro repetições de cada categoria)

Para aplicarmos Cluster Analysis devemos calcular previamente as medias aritméticas de cada categoria, para cada uma das 3 variáveis de resposta.

Vamos colocar a sequencia de passos para obtermos essas medias utilizando um recurso muito poderoso de bancos de dados do Excel (tal vez o mais poderoso):

 Tabela Dinâmica ou Pivot Table ou Pivot.

Passo 1 – Marcar o banco de dados original

Passo 2 – Entrar em Inserir e Depois em Tabela Dinâmica.

Passo 3 – Dar OK. Entraremos no Ambiente de Trabalho da Tabela Dinâmica:

Passo 4 – Clicar em Categorias “Cat.”(sem soltar o mouse, operação “Drag”) e arrastar as categorias para o local Rótulos de Linha.

Passo 5 – Arrastar as 3 variáveis observadas: IMC, Corr e Kcal para o local Somatória de Valores (Σ valores). Veja que o protótipo da Tabela Dinâmica, já está pronto, no canto superior esquerdo.

Passo 6 – O problema é que temos somatória dos valores e precisamos de medias aritméticas para entrar no Programa de 

Cluster Analysis do SAS. Como fazer para trocar 

somatória para medias?:


Veja que os dados são de soma, um IMC de 100, praticamente não existe ( 81,9 ; 100,7 ...)

·       Colocar o cursor na célula “soma de IMC”

    ·   Pressionar o botão direito do mouse

·       Escolher a opção: “Configurações do Campo de Valor”

·       Veja que está em “Soma”, clicar em “Média”. 

Veja que agora temos Média de ICM para cada categoria.

·       Fazer mesma operação para Corr e Kcal.

Fim do calculo das medias de cada categoria.

Agora é somente copiar e colar no SAS.

-   SAS - Melhor Software para Business

 intelligence (BI) e para analises 

estatísticas.

1. Business intelligence (BI) is the set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes.

  

SAS Studio (Students) Remoto Servidor LCE:

143.107.212.50:10080

Programa SAS para Cluster Analysis dos Dados Calculados no Excel:

data  pessoas;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT      20.475       54.35  3100

PR      25.175  2.55  2662.5

SE       25.575  2.925  2700

SEM   23.05         16.6  2950

;

proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;

var imc corr kcal;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

Aula VII (14/4) SWOT e Grafico de Pareto - Mercado Cien. Alimentos

Aula VII  - Questionário para Pesquisa de Mercado de Trabalho para o Cientista dos Alimentos 

Lógica de Raciocínio: 

           Similar à do Planejamento Estratégico
                   SWOT - Analysis

Fonte: https://www.google.com.br/search?q=swot+analysis&newwindow=1&biw=988&bih=619&noj=1&tbm=isch&imgil=i6SlLWhSs-H0OM%253A%253BuJBLJLDqGppYxM%253Bhttp%25253A%25252F%25252Fwww.valariehurst.com%25252Fconduct-personal-swot-analysis%25252F&source=iu&pf=m&fir=i6SlLWhSs-H0OM%253A%252CuJBLJLDqGppYxM%252C_&usg=__HARjApwJ9ef4TQoahDlglzj9A5g%3D&ved=0CD8Qyjc&ei=HYwoVauKMOLHsQTt2YDYDQ#imgrc=i6SlLWhSs-H0OM%253A%3BuJBLJLDqGppYxM%3Bhttp%253A%252F%252Fwww.valariehurst.com%252Fwp-content%252Fuploads%252F2014%252F06%252FSWOT.02.png%3Bhttp%253A%252F%252Fwww.valariehurst.com%252Fconduct-personal-swot-analysis%252F%3B640%3B604



Oportunidades - Pareto Modificado por Gabriel

Oportunidades - Pareto Original (Temos que compactar os itens)

Sequencia para Fazer Gráfico de Pareto Original

Passo 1 - Elaborar esta tabela

Passo 2 - Entrar Aqui

Passo 3 - Entrar em Todos os Gráficos

Passo 4 - Entrar em Combinação
                (Apos Gráfico de Radar)

Passo 5 - 

Passo 6 - Colocar Títulos

Exercício 6 - Elaborar um gráfico de Pareto Individual. DL: 5/5