INTELIGÊNCIA ANALÍTICA

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U N I VE RSI D ADE S AL VA D OR – U N IF A CS 
 
C U SR O DE P ÓS - G R AD U AÇ ÃO ES PE CI ALI ZA Ç ÃO E M 
B USI NE SS INT ELL IGE N CE E AN AL YT ICS 
 
INTELIGÊNCIA ANALÍTICA 
RESOLUÇÃO DE CASO N1 
BRUNO SIQUEIRA ALMEIDA 
M A T R Í C U L A : 2 0 2 1 3 0 0 7 2 1 
 
D is s e r t a ção ap r es en t ad a 
ao P r og r am a d e P ós -
G r adu ação , d a Un iv e rs id ade 
S a l v ad o r – U N IFACS – co mo 
av a l i a ção d a d i s c ip l in a 
In t e l i gên c i a A n a l í t i c a . 
 
 
 
S U MÁ R IO 
 
1 . 0 - ETA P AS P AR A R ESO LU Ç ÃO D O P R OBLE MA . . . . . . . . . . . 2 
1 . 1 Cl ass i f i cand o o p rat o s egun do co nd i çõ es c l im á t i cas . . . . . . . . 2 
1 . 2 T eo rem a d e Thom as Ba y es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 
1 . 3 Apl i ca çã o d o Teo rem a d e Ba y es : P ra to P rev i s t o . . . . . . . . . . . . . 3 
2 . 0 - CO N CL US ÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 
B IBLI OG RA FI A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 
 
 
2 
 
1 . 0 - ETA P AS P AR A R ESO LU Ç ÃO D O P R OBLE MA 
 
Fo r a m pr op os t as 3 p r egu n t as a s e r em re s po nd id as : 
a . C om o é po ss í v e l c l a s s i f i c a r q u a l o p ra t o s e r á v end i do na s 
co nd i çõ es c l i m át i ca s d o 15 º d i a ? 
b . U t i l i z an do Na iv e B ayes , qu a i s a s a çõ es d ev em se r f e i t a s 
p a r a p r ed i ze r qu a l o p r a t o s e r á v end i do n e s t e 15 º d i a com to d as as 
v a r i áv e i s ? 
c . Q u al o p r a t o p r ev i s t o , m ed i a n t e c á l cu lo s , p a r a e s t e d i a? 
 
1 . 1 Cl ass i f i cand o o p r at o s egun do co nd i çõ es c l im á t i cas 
 
 S e l ev a rm os s om en t e em co ns i d er ação som en t e a s con d i çõ es 
c l i m át i c as , n as 14 f r eq uên c i as v e r i f i cad as no exemp lo , s eg un do as 
t ab e l a s ab a i xo , p odem os a f i rm a r qu e , em d i as d e s o l , com o o cas o do 
1 5 º d i a , o p r a to d e p a rm eg i ana s e r i a o qu e t e r i a a m aio r 
p r ob ab i l i d ad e d e aco n t e c e r em co mp aração à f e i j o ad a . 
 
Prato Parmegiana Prato Feijoada 
Previsão Ocorrências % Previsão Ocorrências % 
Chuva 2 14,3% Chuva 3 21,4% 
Sol 3 21,4% Sol 2 14,3% 
Nublado 0 0,0% Nublado 4 28,6% 
 
1 . 2 T eo rem a d e Thom as Ba y es 
 
Naive B ay es é um a l go r i tmo d e c l as s i f i c ação b i n á r i a ou m ul t i 
c l as s e . E l e é con hec i do com o Naive B ay es po rq u e o cá l cu lo d a 
p r ob ab i l i d ad e de cad a h ip ó t es e ( c l as se ) f o i s i mpl i f i c ad o p a r a que 
p u dess e s e r r as t r e ad o . É u s ad a p ar a o c á l cu l o d a p ro b ab i l i d ad e d e 
u m ev en to d ad o q ue o u t ro ev en t o j á o co r reu , o q u e é ch am ad o d e 
p r ob ab i l i d ad e co nd i c i on a l . 
O t eo r em a d e B ay es é d ad o p e l a s eg u in t e equ ação : 
 
 
 O n d e : 
 P é a P r ob ab i l i d ad e 
 h é a h ip ó t es e a s e r t e s t ad a 
 o é a o bs e rv ação f e i t a . 
 N ess e s en t i do en t ão t em os q u e : 
P ( h | o ) = 
𝑃ሺ𝒐 ȁ 𝒉 ) ∗ 𝑃ሺ𝒉)
𝑃ሺ𝒐)
 
3 
 
 P (h | o ) , é a p r ob ab i l i d ad e d a h i pó t ese “h ” d ad o a o bs e rv ação 
“o ” . O u s e j a , a p r ob a b i l i d ad e de a l go o co r re r d ado à obs e r v ação ; 
P (o | h ) , é a p r ob ab i l i d ad e d a o bs e rv ação o d ado q u e a h i pó t es e 
“h ” s e j a t om ad a com o v er d ad e i r a ; 
P (h ) , é a p ro bab i l i d ad e d e h ip ó t es e “h” s e r v e rd ad e i r a , 
i nd ep en den t e d os dad os ; 
P (o ) , é a p r ob ab i l i dad e da ob s er v ação “o ” , i n d ep end en t em en t e 
d a h ip ó t es e t e s t ad a . 
N o ca so p r op os t o , f o i d e t e rmi n ad o q u e o s ev en to s a s e r em 
o bs e r v ad o s “ o ” p a ra o 1 5 º d i a s ão : 
a . O co r r ên c i a d e s o l ; 
b . O co r r ên c i a d e t em pe r a tu r a f r i a ; 
c . O co r r ên c i a d e h umid ad e no rm a l ; 
d . O co r r ên c i a d e v en to . 
J á as h i pó t es es a s e r em t es t ad as p a r a o 1 5 º d i a s e r ão d u as : 
a . S e “ f e i j o ada ” ; 
b . S e “ p a rm eg ian a ” . 
A g r an d e qu es t ão d o T eo rem a d e Bay es é qu e s e p r ec i s a t e r 
a l gum a in f o r m ação an t e r i o r , ou se j a , p r ec i s o sab er q u e u m 
d e t e r min ado ev en t o j á o co r r eu e q ua l a p r ob ab i l i d ad e de ss e even t o . 
E l e é ú t i l p a ra q u an d o s e fa z n e ces s á r i o i n t e rp r e t a r um a r eg r a p a r a 
i nd u ção , o u s e j a , o s dado s e o ev en t o h ip o t é t i co “ h” s ão con s i d er ados 
co mo s ucess o r e s d o ev en t o ob s er v ad o “ o ” , o g r au d e c r ença an t e r io r 
à r e a l i z ação do ex p e r im en to . O t eo r em a d e Bay es p e r mi t e f a ze r 
i n fe r ên c i as a p a r t i r d os d ad os , em v ez d e ap en as comp ut á - l os . D ess a 
f o rm a , con s id e r a t od as a s i n fo rm ações r e l ev an t es s ob r e o p r ob lem a. 
 
1 . 3 Apl i ca çã o d o Teo r em a d e Ba y es : P ra to P rev i s t o 
 
PROBABILIDADE DE TER FEIJOADA COM SOL 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Feijoada 
o = Sol 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 40,00% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 2/9 22,22% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 9/14 64,29% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 5/14 35,71% 
 
 
 
4 
 
PROBABILIDADE DE TER FEIJOADA COM FRIO 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Feijoada 
o = Frio 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 75,00% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 3/9 33,33% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 9/14 64,29% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 4/14 28,57% 
 
PROBABILIDADE DE TER FEIJOADA COM HUMIDADE NORMAL 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Feijoada 
o = Normal 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 85,71% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 6/9 66,67% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 9/14 64,29% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 7/14 50,00% 
 
PROBABILIDADE DE TER FEIJOADA COM VENTO 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Feijoada 
o = Sim 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 50,00% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 3/9 33,33% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 9/14 64,29% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 6/14 42,86% 
 
PROBABILIDADE DE TER PARMEGIANA COM SOL 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Parmegiana 
o = Sol 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 60,00% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 3/5 60,00% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 5/14 35,71% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 5/14 35,71% 
 
5 
 
PROBABILIDADE DE TER PARMEGIANA COM FRIO 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Parmegiana 
o = Frio 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 25,00% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 1/5 20,00% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 5/14 35,71% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 4/14 28,57% 
 
PROBABILIDADE DE TER PARMEGIANACOM HUMIDADE 
NORMAL 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Parmegiana 
o = Normal 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 14,29% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 1/5 20,00% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 5/14 35,71% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 7/14 50,00% 
 
PROBABILIDADE DE TER PARMEGIANA COM VENTO 
Onde: 
P = Probabilidade 
h = Parmegiana 
o = Sim 
 
P(h|o) Probabilidade de ocorrer A sendo que ocorreu B ? 50,00% 
P(o|h) Probabilidade de ocorrer B sendo que ocorreu A 3/5 60,00% 
P(h) Probabilidade de ocorrer A no todo 5/14 35,71% 
P(o) Probabilidade de ocorrer B no todo 6/14 42,86% 
 
 D ess a m an e i r a , ao mu l t i p l i c a rm os as p ro b ab i l i d ad es de cad a 
u m a d as h i pó te s es t em os : 
 Fe i jo ad a : 12 ,8 6% 
 P a rm eg i an a : 1 , 0 7 % 
 
6 
 
 
2 . 0 - CO N CL US ÃO 
 
S end o a s s im, a r esp os t a o b j e t i v a p a r a o p ro b l em a p ro pos to é 
q u e h á um a p r ob ab i l i d ad e m aio r d e s a i r m ai s p r a to s d e fe i j o ad as à 
p r a t os d e p a rm eg ia n a , l ev and o -s e em co ns id e r a ção às con d i çõ es d e 
co nd i çõ es d o t empo , t emp e r a t u r a , h um id ad e e v en t o in d i cad os . 
 
 
 
B IBLI OG RA FI A 
 
M O UR A, Wes l ey . D esv end and o o c l as s i f i c ado r N a i ve B ay es - 
h t t p s : / / h ack in g an a ly t i cs . co m/2 01 6 / 10 /1 3 / d es v en dand o -o -
c l as s i f i c ado r -n a i v e -
b ay es / # : ~ : t ex t =N aiv e% 20B ay es %2 0 %C 3 %A 9 %2 0um % 20a l go r i tmo ,p
a r a% 20 qu e% 20 pu des s e% 20 s e r% 20 r as t r ead o . 
 
P AT E NT E, M ar ce l o . T eo r em a d e Bay es . 
h t t p s : / / ww w . es co laed t i . com .b r / t eo r ema - d e -
b ay es # : ~ : t ex t =E l e% 2 0 %C3 % A9 % 20 %C 3 %BA t i l % 20 p ar a% 2 0q u an do
, v ez%2 0d e%2 0 ap enas % 20 comp ut %C 3% A 1 %2 Dl os . 
 
D i dá t i c a T ech . E n t end a o T eo r em a de B ay es . 
h t t p s : / / ww w .y ou t ube . com/ w at ch ?v =I6 43 PqS r ET M