Avaliação de eficiência por Análise de Envoltória de Dados: conceitos, aplicações à agricultura e integração com Sistemas de Informação Geográfica.

O trabalho faz uma breve descrição sobre os modelos DEA clássicos, bem como uma revisão do estado da arte de sua aplicação à agricultura. Além disso, é apresentada uma curta discussão sobre a possibilidade de integração dos resultados de DEA aos Sistemas de Informação Geográfica, como forma de apoio ao entendimento do problema.

Tutorial do Oracle Discoverer para análise do Armazém de Dados de Fruticultura.

Instruções de instalação e configuração. Análise de dados do comércio exterior: o tutorial. Iniciando o discoverer e estabelecendo conexão com o servidor. Abrindo um caderno de trabalho. Escolhendo um valor do item de página. Escolhendo outra folha de trabalho de um caderno. Visualizando diferentes níveis de detalhamento. Selecionando parâmetros. Renovando uma folha de trabalho. Alterando o eixo de uma dimensão. Classificando valores. Exportando ou enviando dados de um caderno de trabalho. Fechando um caderno de trabalho. Visualizando gráficos. Ramificando um gráfico. Alterando cores e padrões de um gráfico. Copiando um gráfico para outro documento.

Relação entre despesas em saúde e a saúde das populações : análise da base de dados da OCDE 2012

RESUMO - Introdução: A despesa em saúde aumentou consideravelmente nas últimas décadas na maioria dos países industrializados. Por outro lado, os indicadores de saúde melhoraram. A evidência empírica sobre a relação entre as despesas em saúde e a saúde das populações tem sido inconclusiva. Este estudo aborda a relação entre as despesas em saúde e a saúde das populações através de dados agregados para 34 países para o período 1980-2010. Metodologia: Utilizou-se o coeficiente de correlação de Pearson para avaliar a correlação entre as variáveis explicativas e os indicadores de saúde. Procedeuse ainda à realização de uma regressão multivariada com dados em painel para cada indicador de saúde utilizado como variável dependente: esperança de vida à nascença e aos 65 anos para mulheres e homens, anos de vida potencialmente perdidos para mulheres e homens e mortalidade infantil. A principal variável explicativa utilizada foi a despesa em saúde, mas consideraram-se também vários fatores de confundimento, nomeadamente a riqueza, fatores estilo de vida, e oferta de cuidados. Resultados: A despesa per capita tem impacto nos indicadores de saúde mas ao adicionarmos a variável PIB per capita deixa de ser estatisticamente significativa. Outros fatores têm um impacto significativo para quase todos os indicadores de saúde utilizados: consumo de álcool e tabaco, gordura, o número de médicos e a imunização, confirmando vários resultados da literatura. Conclusão: Os resultados vão ao encontro de alguns estudos que afirmam o impacto marginal das despesas em saúde e do progresso da medicina nos resultados em saúde desde os anos 80 nos países industrializados.

Utilizando o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados para identificar candidatos a padrão de análise para bancos de dados geográficos

Sistemas de informações geográficas (SIG) permitem a manipulação de dados espaço-temporais, sendo bastante utilizados como ferramentas de apoio à tomada de decisão. Um SIG é formado por vários módulos, dentre os quais o banco de dados geográficos (BDG), o qual é responsável pelo armazenamento dos dados. Apesar de representar, comprovadamente, uma fase importante no projeto do SIG, a modelagem conceitual do BDG não tem recebido a devida atenção. Esse cenário deve-se principalmente ao fato de que os profissionais responsáveis pelo projeto e implementação do SIG, em geral, não possuem experiência no uso de metodologias de desenvolvimento de sistemas de informação. O alto custo de aquisição dos dados geográficos também contribui para que menor atenção seja dispensada à etapa de modelagem conceitual do BDG. A utilização de padrões de análise tem sido proposta tanto para auxiliar no projeto conceitual de BDG quanto para permitir que profissionais com pouca experiência nessa atividade construam seus próprios esquemas. Padrões de análise são utilizados para documentar as fases de análise de requisitos e modelagem conceitual do banco de dados, representando qualquer parte de uma especificação de requisitos que tem sua origem em um projeto e pode ser reutilizada em outro(s). Todavia, a popularização e o uso de padrões de análise para BDG têm sido prejudicados principalmente devido à dificuldade de disponibilizar tais construções aos projetistas em geral. O processo de identificação de padrões (mineração de padrões) não é uma tarefa simples e tem sido realizada exclusivamente com base na experiência de especialistas humanos, tornando o processo lento e subjetivo. A subjetividade prejudica a popularização e a aplicação de padrões, pois possibilita que tais construções sejam questionadas por especialistas com diferentes experiências de projeto. Dessa forma, a identificação ou o desenvolvimento de técnicas capazes de capturar a experiência de especialistas de forma menos subjetiva é um passo importante para o uso de padrões. Com esse objetivo, este trabalho propõe a aplicação do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (DCBD) para inferir candidatos a padrão de análise para o projeto de BDG. Para tanto, esquemas conceituais de BDG são usados como base de conhecimento. DCBD é o processo não trivial de descoberta de conhecimento útil a partir de uma grande quantidade de dados. Durante o desenvolvimento da pesquisa ficou claro que a aplicação do processo de DCBD pode melhorar o processo de mineração de padrões, pois possibilita a análise de um maior número de esquemas em relação ao que é realizado atualmente. Essa característica viabiliza que sejam considerados esquemas construídos por diferentes especialistas, diminuindo a subjetividade dos padrões identificados. O processo de DCBD é composto de várias fases. Tais fases, assim como atividades específicas do problema de identificar padrões de análise, são discutidas neste trabalho.

Análise de agrupamentos dos dados de DFA oriundos de perfis elétricos de indução de poços de petróleo

The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis

Avaliação de economias de escala e escopo no desempenho de equipes de serviços aplicando Análise de Envoltória de Dados DEA: um estudo em Empresa de Telecomunicações no Brasil

This Master s Thesis proposes the application of Data Envelopment Analysis DEA to evaluate economies of scale and economies of scope in the performance of service teams involved with installation of data communication circuits, based on the study of a major telecommunication company in Brazil. Data was collected from the company s Operational Performance Division. Initial analysis of a data set, including nineteen installation teams, was performed considering input oriented methods. Subsequently, the need for restrictions on weights is analyzed using the Assurance Region method, checking for the existence of zero-valued weights. The resulting returns to scale are then verified. Further analyses using the Assurance Region Constant (AR-I-C) and Variable (AR-I-V) models verify the existence of variable, rather than constant, returns to scale. Therefore, all of the final comparisons use scores obtained through the AR-I-V model. In sequence, we verify if the system has economies of scope by analyzing the behavior of the scores in terms of individual or multiple outputs. Finally, conventional results, used by the company in study to evaluate team performance, are compared to those generated using the DEA methodology. The results presented here show that DEA is a useful methodology for assessing team performance and that it may contribute to improvements on the quality of the goal setting procedure.

Análise de retorno de escala e tamanho do mercado no desempenho de equipes de vendas aplicando análise de envoltória de dados DEA: um estudo em empresa de Telecomunicações no Brasil

This Master s Thesis proposes the application of Data Envelopment Analysis DEA to evaluate the performance of sales teams, based on a study of their coverage areas. Data was collected from the company contracted to distribute the products in the state of Ceará. Analyses of thirteen sales coverage areas were performed considering first the output-oriented constant return to scale method (CCR-O), then this method with assurance region (AR-O-C) and finally the method of variable returns to scale with assurance region (AR-O-V). The method used in the first approach is shown to be inappropriate for this study, since it inconveniently generates zero-valued weights, allowing that an area under evaluation obtain the maximal score by not producing. Using weight restrictions, through the assurance region methods AR-O-C and AR-O-V, decreasing returns to scale are identified, meaning that the improvement in performance is not proportional to the size of the areas being analyzed. Observing data generated by the analysis, a study is carried out, aiming to design improvement goals for the inefficient areas. Complementing this study, GDP data for each area was compared with scores obtained using AR-O-V analysis. The results presented in this work show that DEA is a useful methodology for assessing sales team performance and that it may contribute to improvements on the quality of the management process.

Aplicando análise de envoltória de dados -DEA à avaliação de desempenho acadêmico: um estudo em programas de pós-graduação em engenharia mecânica e produção no Brasil

This Master of Science Thesis deals with applying DEA (Data Envelopment Analysis) to the academic performance evaluation of graduate programs in Brazil, exploring it on a Mechanical and Production Engineering Program 2001-2003 data. The data used is that of the national assessment carried by CAPES, the governmental body in charge for graduate program assessment and certification. It is used the CCR output oriented DEA model, the CCR-Output with Assurance Region, and Window Analysis. The main findings are first that the CCR has the concerning problem of zero values of weights of outputs that is not appropriate in a sense that a graduate program has the higher efficiency score zeroing some output (e.g., number of academic papers published). Secondly, the Assurance Region method proved useful. Third, the Window Analysis also gave some light to the consistency of the performance in the time frame analysed. Also, the analysis results in the understanding that the Mechanics and Production Engineering should not be assessed jointly like currently applied by CAPES and rather should be assessed in its own field separately. Finally, the result of the DEA analysis showed some serious inconsistencies with the CAPES method. Graduate programs considered excellent has got low performance score and vice versa. This Thesis provides a strong argument in order to use DEA at least as a complimentary methodology for graduate program performance evaluation in Brazil

Análise da ionosfera usando dados de receptores GPS durante um período de alta atividade solar e comparação com dados de Digissondas

Cada vez mais é crescente o uso do GPS (Global Positioning System ) em estudos da atmosfera terrestre. Neste artigo, a atmosfera superior da Terra, denominada ionosfera, foi estudada durante um período de alta atividade solar (ano de 2001) usando dados de receptores GPS de dupla freqüência localizados na região brasileira, pertencentes à RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo). A partir dos dados GPS foram calculados os valores de TEC (Total Electron Content - Conteúdo Total de Elétrons) da ionosfera. Adicionalmente foram incluídos no estudo dados de freqüência crítica da camada F2 advinda de Digissondas localizadas em São Luís/MA (3ºS; 44ºW) e Cachoeira Paulista/SP (22ºS; 45ºW), para fins de comparação. de uma forma geral, os resultados mostraram maiores valores de TEC durante os meses próximos aos equinócios e menores durante os meses de inverno. Quanto à variação diária do TEC, os menores valores foram verificados por volta das 4-6 HL (Hora Local) e os maiores durante o período da tarde, com valores um pouco maiores para São Luís. O segundo pico da anomalia equatorial foi verificado em Cachoeira Paulista nos meses próximos aos equinócios e verão. Na maioria dos meses, uma alta correlação linear foi verificada quando realizada a comparação entre os valores de freqüência crítica da camada F2 e os de TEC, principalmente para São Luís.

Mudanças morfológicas na evolução do megaleque do Taquari: uma análise com base em dados orbitais

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Ambiente data cleaning: suporte extensível, semântico e automático para análise e transformação de dados

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

A endemia da malária em Porto Velho (RO): um estudo baseado na análise estatítica espacial de dados multivariados

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Estimação de metas estratégicas por meio de análise por envoltória de dados e modelo da Barganha de Nash: aplicação na área de saúde publica

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Modelo dinâmico bayesiano multivariado para análise espaço-temporal de dados de área

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Utilização da programação por metas e análise por envoltória de dados para seleção de variedades de cana de açúcar para plantio em uma usina sucroalcooleira

Organizational change is occurring in the Brazilian agribusiness from sugar cane in recent decades. Aspects of management in this sector are being changed due to the importance of its products, especially ethanol and electricity. It is observed in the literature a lack of quantitative studies in this Brazilian sector, particularly the selection of sugarcane varieties for planting. This study proposes the use of Goal Programming (GP) with Data Envelopment Analysis (DEA) to select efficient varieties of sugarcane for planting in a sugar and ethanol milling company. The study allowed the identification of efficient sugarcane varieties. This way, it helped the company to make more reliable decisions, favoring the increase of productivity