Inteligencia artificial - quebrando paradigmas na analise de empresas PDF
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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 Gávea - Rio de Janeiro - RJ CEP: 22453-900 Tel: (021) 239-0170 Ramais: 2057 / 2026 (fax) E-mail: [email protected] Endereço Eletrônico: www.papelvirtual.com.br 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 8 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 10
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