Inteligencia artificial - quebrando paradigmas na analise de empresas

110 Pages·2011·0.35 MB·Portuguese

by  Nogueira Carlos F

INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL
QUEBRANDO PARADIGMAS
na
ANÁLISE DE EMPRESAS
Carlos Fernando Nogueira
PAPEL VIRTUAL
Copyright© 1999 por Carlos Fernando Nogueira
Título Original: UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA AR-
TIFICIAL NA ANÁLISE DO DESEMPENHO DE EM-
PRESAS
Editor-Chefe: Tomaz Adour
Editoração Eletrônica: Sérgio Porto
Papel Virtual Editora
Rua Marquês de São Vicente, 225
Prédio Genesis - sala 21-A - PUC-Rio
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Dedico este trabalho ao
Prof. Augusto Sampaio, Vice-
Reitor Comunitário da PUC-Rio,
que um dia me sugeriu fazer
este curso, e as profundas
mudanças que ocorreram desde
então na minha vida.

Agradeço à minha mãe,
Maria Apparecida, pelo apoio
material e intelectual; ao Prof.
Dr. Nelson Ebecken, Coppe-
UFRJ, pela imensa dispo-
nibilidade e cooperação,
determinantes para o sucesso
deste trabalho; e ao Prof. Dr.
Jorge Ferreira da Silva, pela
orientação e pela confiança que
dispensou, ao aceitar o convite
para orientar-me nesta
proposta inédita para ambos.

S
UMÁRIO
PREFÁCIO .........................................................09
Prof. Nelson Ebeck
1. O PROBLEMA
1.1 Introdução.................................................11
1.2 Objetivo....................................................14
1.3 Delimitação do Estudo..................................15
1.4 Relevância do Estudo...................................15
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1. O desenvolvimento.....................................17
2.2. A ferramenta utilizada: Inteligência
Artificial..........................................................19
2.3. Características da Inteligência Artificial relevantes
para este estudo..............................................27
2.4. O papel da ferramenta de IA neste estudo ......27
2.5. Árvores de Decisão.....................................29
2.6. Redes Neurais............................................38
3. METODOLOGIA
3.1. Tipo de Pesquisa........................................53
3.2. Universo e Amostra ....................................53
3.3. Coleta de Dados ........................................53
3.4. Análise dos Dados ......................................54
3.5. Limitações do Método .................................56
3.6. O Escopo e a Avaliação do Estudo.................56
4. O EXPERIMENTO
4.1 Rodando as Árvores de Decisão .....................59
4.2. Rodando as Redes Neurais ...........................70
Fernando Nogueira
5. CONCLUSÕES SOBRE O ESTUDO
5.1. Das ferramentas ........................................79
5.2. Do conhecimento extraído do Banco
de Dados........................................................80
6. BIBLIOGRAFIA ................................................83
7. ANEXOS
7.1. Listagem de Empresas.................................87
7.2. Árvores de Decisão................................... 105
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Inteligência Artificial
APRESENTAÇÃO
Transações no mundo dos negócios geram dados
que são os próprios fundamentos do negócio. Há algum
tempo estes dados estão sendo coletados, tratados e
armazenados em bancos de dados de grandes dimensões.
Na comunidade científica os dados estão mais
dispersos, uma vez que nesta área a formulação de
modelos procura definições matemáticas precisas.
Entretanto, reconhece-se hoje em dia que estas
descrições precisas, nem sempre são possíveis.
Conhecimento incompleto e impreciso, observações de
caracter qualitativo, a grande heterogeneidade dos
parâmetros de fenômenos de natureza, condições iniciais
e de contorno não perfeitamente estabelecidas têm
gerado a necessidade de modelos de dados.
Para construir um modelo de dados não são
necessárias complexas equações diferenciais, o
suficiente é a obtenção de dados representativos.
A extração de conhecimento explícito e
compreensível escondido em bancos de dados gera
informações preciosas. As tecnologias de “Data Mining”
tem aberto novos campos de oportunidades,
revolucionando completamente a estratégia de solução
de problemas.
“Data Mining” é um campo multidisciplinar que
envolve diversas técnicas. As metodologias tradicionais
de sistemas de suporte a decisão não satisfazem mais as
necessidades de descobrir estruturas escondidas em
grandes massas de dados dentro dos limites de tempo
atualmente exigidos nos ambientes científicos e comerciais.
9
Fernando Nogueira
O presente livro tem por objetivo apresentar e
discutir a avaliação de rentabilidade de empresas. Os
resultados obtidos através de “data mining” explicitam
claramente a extração de conhecimento sobre perfis
lucrativos de empresas em ambientes de acentuada
complexidade.
Nelson Francisco Favilla Ebecken
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