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A (r)evolução da auditoria com data analytics

  • 12/09/2018
  • 19
  • Big Data HAL, Carlos Prado, Auditoria

Pesquisas mostram que só nos EUA, fraudes são responsáveis por prejuízos na ordem de 5% do faturamento em pelo menos 30% das empresas. Pense nas empresas bilionárias que existem por lá e fica fácil imaginar o tamanho do problema. E no Brasil esse número talvez seja ainda maior. De acordo com matéria do jornal O Globo de janeiro deste ano, as fraudes do programa Bolsa Família geram prejuízos na ordem de 1.3 milhão ao ano.

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Big Data & People Analytics

  • 12/09/2018
  • 17
  • Big Data HAL, Carlos Prado, People Analytics

A transformação digital vem provocando cada vez mais mudanças no mercado de trabalho e redefinindo os padrões de gestão de pessoas. Por meio do uso de ferramentas e metodologias avançadas de análise de dados, profissionais da área de recursos humanos tem encontrado novos caminhos para maximizar a eficiência e a produtividade dos indivíduos e das equipes.

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Modelos Matemáticos

  • 12/09/2018
  • 10
  • Big Data HAL, Glauber Rocha, Auditoria

Conceitualmente, um modelo matemático ou simplesmente modelo, aparece como a representação de um sistema real, o que significa que um modelo deve representar um sistema e a forma como ocorrem as modificações no mesmo. O ato de modelar, conhecido como modelagem, pode ser aplicado a um grande número de problemas. Por exemplo, o estudo da análise ambiental nas proximidades de um rio, a forma da asa de um avião, um sistema econômico, uma cultura agrícola, um estudo populacional e até mesmo um estudo estatístico sobre eleições no país. O objetivo mais importante de um modelo é que ele permite entendê-lo de uma forma simples ou então descrever este modelo mais completamente, de modo que possa ser tão preciso quanto o mundo real.

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Clusterização

  • 12/09/2018
  • 7
  • Big Data HAL, Caio Azevedo, Estatística

A Clusterização de Dados ou Análise de Agrupamentos é uma técnica de mineração de dados multivariados que através de métodos numéricos e a partir somente das informações das variáveis de cada caso, tem por objetivo agrupar automaticamente por aprendizado não supervisionado os n casos da base de dados em k grupos, geralmente disjuntos denominados clusters ou agrupamentos. Na Literatura, a análise de clusters pode ser chamada também de Clusterização, Clustering, Q-analysis, Typology, Classification Analysis ou Numerical Taxonomy. Distinta do conceito de classificação, a Clusterização é uma técnica mais “primitiva” na qual nenhuma suposição é feita a respeito dos grupos. Ao contrário da classificação, a Clusterização não conta com classes predefinidas e exemplos de treinamento de classes rotuladas, sendo assim realiza uma forma de aprendizado não supervisionado.

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