ALSMon: sistema para monitorizar ALS

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Data analysis applied to the evaluation of a technological nature teaching model as a regional development tool

This paper presents the creation and development of technological schools directly linked to the business community and to higher public education. Establishing themselves as the key interface between the two sectors they make a signigicant contribution by having a greater competitive edge when faced with increasing competition in the tradional markets. The development of new business strategies supported by references of excellence, quality and competitiveness also provides a good link between the estalishment of partnerships aiming at the qualification of education boards at a medium level between the technological school and higher education with a technological foundation. We present a case study as an example depicting the success of Escola Tecnológica de Vale de Cambra.

Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

User Profiling and Knowledge Extraction For Tourism

O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.

ViDi Stat

A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.

Business Analytics

Atualmente o setor segurador enfrenta diversas dificuldades, não só pela crise económica internacional e pelo mercado cada vez mais competitivo, como também pelas exigências impostas pela entidade reguladora - Instituto de Seguros de Portugal (ISP). Desta forma, apenas as seguradoras que consigam monitorizar os seus riscos, adequando os prémios praticados, conseguirão sobreviver. A forma de o fazer é através de uma adequada tarifação. Neste contexto de elevada instabilidade, as plataformas de Business Intelligence (BI) têm vindo a desempenhar um papel cada vez mais importante no processo de tomada de decisão, nomeadamente, o Business Analytics (BA), que proporciona os métodos e ferramentas de análise. O objetivo deste projeto é desenvolver um protótipo de solução de BA que forneça os inputs necessários ao processo de tomada de decisão, através da monitorização da tarifa em vigor e da simulação do impacto da introdução de uma nova tarifa. A solução desenvolvida apenas abrange a tarifa de responsabilidade civil automóvel (RCA). Ao nível das ferramentas analíticas, o foco foi a análise visual, nomeadamente a construção de dashboards, onde se inclui a análise de sensibilidade ou what-if analysis (WIF). A motivação para o desenvolvimento deste projeto foi a constatação de inexistência de soluções para este fim nos ambientes profissionais em que estive envolvido.

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.

Réglementation des technologies de l'information au Québec : la philosophie du projet de loi 161 en regard du droit canadien

Échange automatisé de messages préprogrammés, communication par courrier électronique, gestion électronique de documents (GED), Data warehouse, EDI… Le monde des affaires vibre depuis quelques années au rythme des nouvelles technologies de l’information. Le droit commercial lui, a du mal à emboîter le pas. Pourtant, les problèmes juridiques soulevés par ce règne de l’immatériel sont majeurs et les incertitudes, grandissantes. La mobilité accrue que permettent ces techniques modernes de transmission et de gestion des informations suggère une solution concertée, qui plus est, tiendra compte de l’évolution hâtée dans ce domaine. Le fondement en a été donné à travers la Loi type des Nations unies sur le commerce électronique en 1996. Plusieurs législations l’ont choisi comme modèle. La législation canadienne est de celles-ci, avec notamment sa Loi uniforme sur le commerce électronique adoptée par la Conférence pour l’harmonisation des lois au Canada en 1999. La législation québécoise aussi a suivi le mouvement. Le 16 juin 2000, un avant-projet de loi portant sur la normalisation juridique des technologies de l’information fut déposé devant l’Assemblée nationale. Cet avant-projet de loi est devenu projet de loi 161, Loi concernant le cadre juridique des technologies de l’information. Mais au-delà des apparences, le législateur québécois semble s’être écarté de la philosophie qui a influencé la Loi type et, conséquemment, la Loi uniforme. Si cette remarque est vérifiée, il faudra craindre l’isolement du Québec et, par ricochet, un positionnement peu concurrentiel dans le commerce international.

Learning from Incomplete Data

Real-world learning tasks often involve high-dimensional data sets with complex patterns of missing features. In this paper we review the problem of learning from incomplete data from two statistical perspectives---the likelihood-based and the Bayesian. The goal is two-fold: to place current neural network approaches to missing data within a statistical framework, and to describe a set of algorithms, derived from the likelihood-based framework, that handle clustering, classification, and function approximation from incomplete data in a principled and efficient manner. These algorithms are based on mixture modeling and make two distinct appeals to the Expectation-Maximization (EM) principle (Dempster, Laird, and Rubin 1977)---both for the estimation of mixture components and for coping with the missing data.

MapFish. A WebGIS 2.0 Framework: toolkit to build rich client WebGIS

MapFish is an open-source development framework for building webmapping applications. MapFish is based on the OpenLayers API and the Geo extension of Ext library, and extends the Pylons general-purpose web development framework with geo-specific functionnalities. This presentation first describes what the MapFish development framework provides and how it can help developers implement rich web-mapping applications. It then demonstrates through real web-mapping realizations what can be achieved using MapFish : Geo Business Intelligence applications, 2D/3D data visualization, on/off line data edition, advanced vectorial print functionnalities, advanced administration suite to build WebGIS applications from scratch, etc. In particular, the web-mapping application for the UN Refugee Agency (UNHCR) and a Regional Spatial Data Infrastructure will be demonstrated

Modelo de segmentación : estudio, aplicación, ejecución y desarrollo de estrategias para la implementación de un modelo de clustering en el Sector Financiero

A finales de 2009 se emprendió un nuevo modelo de segmentación de mercados por conglomeraciones o clústers, con el cual se busca atender las necesidades de los clientes, advirtiendo el ciclo de vida en el cual se encuentran, realizando estrategias que mejoren la rentabilidad del negocio, por medio de indicadores de gestión KPI. Por medio de análisis tecnológico se desarrolló el proceso de inteligencia de la segmentación, por medio del cual se obtuvo el resultado de clústers, que poseían características similares entre sí, pero que diferían de los otros, en variables de comportamiento. Esto se refleja en el desarrollo de campañas estratégicas dirigidas que permitan crear una estrecha relación de fidelidad con el cliente, para aumentar la rentabilidad, en principio, y fortalecer la relación a largo plazo, respondiendo a la razón de ser del negocio

Evaluación Psicológica de la Toma de Decisiones Éticas de Riesgo en Entorno Organizacional: Revisión Teórica

Este trabajo de investigación explora el proceso de toma de decisiones fundamentado desde la perspectiva psicológica. El campo de interés está centrado en la toma de decisiones éticas a nivel organizacional y las consecuencias que las zonas grises o las conductas de riesgo repercuten en las dinámicas económicas y sociales. Con base en el análisis de los escándalos financieros más importantes de Europa, Estados Unidos y Colombia, y la literatura ofrecida por las ciencias sociales, la ética y las ciencias económicas se reconstruye una recopilación teórica de los aportes que los modelos psicológicos aplicados pueden dar al campo de la consultoría y el funcionamiento organizacional como también al estudio y análisis de los comportamientos anti éticos en empresas.

Estado situacional de los modelos basados en agentes y su impacto en la investigación organizacional

En un mundo hiperconectado, dinámico y cargado de incertidumbre como el actual, los métodos y modelos analíticos convencionales están mostrando sus limitaciones. Las organizaciones requieren, por tanto, herramientas útiles que empleen tecnología de información y modelos de simulación computacional como mecanismos para la toma de decisiones y la resolución de problemas. Una de las más recientes, potentes y prometedoras es el modelamiento y la simulación basados en agentes (MSBA). Muchas organizaciones, incluidas empresas consultoras, emplean esta técnica para comprender fenómenos, hacer evaluación de estrategias y resolver problemas de diversa índole. Pese a ello, no existe (hasta donde conocemos) un estado situacional acerca del MSBA y su aplicación a la investigación organizacional. Cabe anotar, además, que por su novedad no es un tema suficientemente difundido y trabajado en Latinoamérica. En consecuencia, este proyecto pretende elaborar un estado situacional sobre el MSBA y su impacto sobre la investigación organizacional.