Aula 01 MÇtodos Quantitativos

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MÉTODOS QUANTITATIVOS
1sem/2018
Prof. Thomaz M Camanho
Thomaz@amplix.net
tcamanho@espm.br 
AULA 01
(16/04/18)
Material compartilhado por: Prof. Igor Jordano Cassemiro Gondim 
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q O custo de armazenagem e processamento de dados caiu
verticalmente
PORQUE ESTOU FAZENDO ESTA DISCIPLINA?
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PORQUE ESTOU FAZENDO ESTA DISCIPLINA?
Custo de Armazenagem 
e Processamento de 
dados Caíram
As empresas começam 
a armazenar mais e 
mais dados
Os executivos precisam 
tomar decisões 
melhores que a 
concorrências
As empresas procuram 
pessoas com 
competência em 
análise de dados
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PORQUE ESTOU FAZENDO ESTA DISCIPLINA?
q Especialmente no
Marketing com a
Internet começou a
onda do Marketing
Digital
q Agora as empresas
estão acostumadas
com métricas
online e
monitoramento de
performance
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PORQUE ESTOU FAZENDO ESTA DISCIPLINA?
q Você não está aqui para
aprender uma matéria
de “continha”...
q Está aqui para
desenvolver uma nova
competência que gere
uma vantagem
competitiva frente aos
seus colegas de
trabalho
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q Oferecer aos alunos de Pós Graduação da ESPM uma introdução conceitual e aplicada do
campo de Métodos Quantitativos.
q Estimular o uso de técnicas matemáticas no apoio ao planejamento e tomada de decisão
empresarial.
OBJETIVO
SISTEMA DE AVALIAÇÃO
q Prova Individual (50%)
q Trabalho em Grupo (50%)
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q MÉTODOS QUANTITATIVOS (MQs) são métodos de pesquisa e aplicação empresarial que usam
uma abordagem matemática com base em dados para fazer generalizações sobre um
problema.
q São caracterizados pelo emprego de processos de quantificação, tanto nas atividades de coleta
de informações, quanto no tratamento delas por meio de técnicas matemáticas e/ou
computacionais.
Por exemplo: para descobrir a relação entre variáveis como renda e consumo, crise e
resultado financeiro, investimento em propaganda e retorno etc.
INTRODUÇÃO
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v Algumas características dos MQs:
q Podem prever resultados futuros (modelagem preditiva)
q Cenários podem ser construídos usando cálculos matemáticos para criar novas situações.
q Os dados são tratados e apresentados de maneira resumida e visual (indicadores, tabelas,
gráficos etc.)
q No ambiente empresarial, é comum apresentar os “grandes números” para mostrar
tendências ou diferenças entre variáveis.
q Isso promove a rápida compreensão dos executivos ou shareholders.
INTRODUÇÃO
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v Considere um exemplo do Facebook .
“Uma empresa britânica de análise de dados (Cambridge Analytica) acessou um alto volume de
dados pessoais por meio do Facebook sobre a campanha de Donald Trump à presidência dos
Estados Unidos e sobre a votação da saída do Reino Unido da União Europeia”
v Que tipo de informação a empresa de análise está interessada?
v O que ela pode fazer com tais informações?
INTRODUÇÃO
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q Em resumo, o que estamos vendo é que a tomada de decisão empresarial é orientada por
dados, ou seja, na prática as decisões são baseadas em formulações e técnicas objetivas, em
vez de apenas na intuição e experiência.
q Os MQs não são uma espécie de tudo ou nada, isto é, as empresas podem usar mais ou
menos. O seu uso pode variar entre departamentos.
q Há estudos que indicam que quanto mais orientados por MQ para tomar decisão, mais
produtiva é a empresa.
v Em sua empresa, qual área usa mais MQs e como?
INTRODUÇÃO
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v Aplicações reais
Contabilidade
Para verificar os valores indicados nos registros contábeis e reais. Os auditores selecionam um
grupo específico de contas contábeis para verificar variações unitárias.
Financeiro
Empresas usam dados históricos sobre a economia (inflação, crescimento etc.) e mercado (preços,
assinaturas, inadimplência etc.) para prever o resultado da empresa.
Marketing
Scanners eletrônicos, movimentação dos clientes, visualizações de site, compras etc. para prever
o consumo e lançamento de produtos.
INTRODUÇÃO
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METODOLOGIA DA ANÁLISE QUANTITATIVA
Definir 
Problema
Desenvolver 
Modelo Obter Dados
Desenvolver 
Solução
Testar 
Solução
Analisar 
Resultados
Propor 
Solução
Porque as empresas vão primeiro obter os dados? Porque isso é um problema?
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q De modo geral, podemos dizer que o nosso objetivo é coletar, reduzir, analisar e modelar os
dados para propor uma solução ao problema.
q Os cientistas usam o chamado Método Científico para testar suas hipóteses ou teorias. Há um
rigor e procedimentos a serem seguidos neste método e que no ambiente empresarial
tentaremos seguir.
v Aspectos computacionais
q O desenvolvimento de novas tecnologias facilitou e acelerou a aplicação das técnicas
quantitativas nos negócios como simulação e medidas de resumo. Por isso, o uso dessas
ferramentas é fundamental para o aprendizado nos dias de hoje.
Exemplo
Excel, SPSS, MATLAB, SAS, R, Statistica etc.
METODOLOGIA DA ANÁLISE QUANTITATIVA
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Dados: São os fatos e números coletados, analisados e sintetizados para apresentação e
interpretação. Todos os dados coletados em um estudo em particular denominam-se conjunto de
dados.
Variável: Variável é uma característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra
ou população.
Exemplo: idade, gênero, renda,...
População: É o conjunto de todos os elementos de interesse
Amostra: É um subconjunto da população.
CONCEITOS
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Unidade 
Experimental
(elemento)
Obs. Sexo Idade Renda Eletrônicos Vestuários
1 1 64 1600 152 1258
2 1 68 1670 769 1306
3 1 65 1722 60 1324
4 0 2 1867 3368 150
5 1 66 1961 920 1408
6 1 65 2113 152 1438
7 1 62 2199 780 1491
8 1 58 2300 999 1527
9 1 18 2354 497 1471
10 1 57 2432 550 1573
Variável
Observação
CONJUNTO DE DADOS
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TIPOS DE VARIÁVEL
Quantitativa
Nominal
(Profissão/Gênero)
Ordinal
(Escolaridade)
Qualitativa
Discreto
(Número de filhos)
Contínuo
(Salário, Altura)
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FONTE DE DADOS
q Dados primários: Dados originais coletados em uma pesquisa de campo para um fim
específico.
Vantagens: Flexibilidade na escolha das informações coletadas
Desvantagens: alto custo de coleta, amostras pequenas, problemas de confiabilidade.
q Dados secundários: Dados já coletados e disponíveis, por exemplo no censo demográfico.
Vantagens: Maior qualidade e quantidade de informações, menor custo, pronta
disponibilidade.
Desvantagens: Menor liberdade de escolha das variáveis a analisar, dados desatualizados
Exemplo:
Gapminder / Banco Mundial / IBGE / Banco Central / Euromonitor
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ESTATÍSTICA DESCRITIVA
q A estatística descritiva é a etapa inicial da análise utilizada para descrever e resumir os dados. 
q As técnicas mais empregadas são a utilização de gráficos e tabelas.
q As tabelas resumem os dados e apresentam medidas de resumo dos dados como valores 
médios e frequência.
q Gráficos servem para apresentar visualmente os resultados ou dados de forma resumida. 
Há vários tipos de gráficos. Os mais comuns são os de linha, setores, dispersão e barras. 
q Antes de escolher qualquer um desses tipos de gráfico, vamos analisar as diferenças entre 
eles. 
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GRÁFICOS
q Gráfico de setores (pizza): apresenta distribuições de frequência percentuais. Recomendação
para variáveis qualitativas. Restrição: a variável a ser representada deve ter poucas categorias
de resposta (poucas fatias no gráfico).
Feminino
33,3%
Masculino
66,7%
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GRÁFICOS
q Gráfico de colunas: sintetiza os dados em frequência ou contagem. Geralmente, no eixo
horizontal apresentam-se as categorias.
Quantidades consumidas mensalmente
0
5
10
15
20
25
30
Jovens Adultos Idosos
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GRÁFICOS
q Gráfico de linhas: muito utilizado para mostrar as tendências dos dados. Há um aspecto
temporal. Não é indicado para variáveis qualitativas.
0
50
100
150200
250
300
350
JAN FEV MAR MAI JUN JUL AGO SET
Ve
nd
as
 (
m
il 
re
ai
s)
22
GRÁFICOS
q Histograma: Utilizado com variáveis quantitativas agrupadas por classes. Não é indicado para
representar variáveis qualitativas (pois não há intervalos).
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GRÁFICOS
q Gráfico de dispersão: São utilizados com dados na horizontal e vertical com a intenção de
exibir uma associação entre as variáveis.
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GRÁFICOS
q Gráfico de Pareto: É um gráfico de barras ordenado do maior que o menor com as
frequências das ocorrências, o que permite uma visualização das classes mais relevantes.
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TABELAS
q Tabela de frequência é muito utilizado para se observar o percentual de cada classe.
Vendas Freq. Absoluta Freq. Relativa Freq. Acumulada
Camisa 355 27,7% 27,7%
Calça 210 16,4% 44,1%
Vestido 297 23,2% 67,3%
Sapato 98 7,7% 75,0%
Saia 320 25,0% 100,0%
TOTAL 1.280 100,0%
355/1280
27,7%+16,4%
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variáveis
qualitativas
quantitativas
nominais
ordinais
discretas
contínuas
pizza
barras
histograma
linha
Gold
50%
Especial
20%Platinum
30%
0
1
2
3
4
5
6
7
0 1 2 3 4 5 6 7
cartões vendidos
fr
eq
üê
nc
ia
 (q
td
e 
 s
em
an
as
)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
faixas de população (em mil hab)
qt
de
 e
st
ad
os
0
1
2
3
4
5
6
7
8
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
semana
qt
de
 c
ar
ro
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ve
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id
os
RESUMO