BLOG DA ABG

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O que é Análise de Cluster?

Ao se analisar uma base de dados, um dos principais desafios do analista pode ser resumir a informação coletada. Em muitos casos, quando se conta com um grande número de observações, pode ser de interesse criar grupos em que os elementos dentro de um mesmo grupo sejam semelhantes, e os elementos em grupos diferentes sejam heterogêneos. Por exemplo, suponha que […]

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Características das séries temporais

O comportamento de uma variável ao longo do tempo sempre foi o interesse de muitos pesquisadores e empresas. Uma sorveteria, por exemplo, tende a vender mais sorvete durante o verão, enquanto que o mercado para as cafeterias costuma ser mais aquecido no inverno. Seria possível “prever” a demanda por sorvete para o verão de 2019? […]

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Equações Estruturais via PLS-SEM ou via CB-SEM?

A Modelagem de Equações Estruturais começou a ser utilizada em marketing nos anos 80, mas nos últimos anos essa técnica se tornou muito popular devido ao interesse de muitos pesquisadores em analisar múltiplas relações entre fatores inobserváveis. O CB-SEM é um método mais conhecido, enquanto que o PLS, apesar de ser menos popular, tem sido […]

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Um exemplo de Equações Estruturais via PLS

Em nosso artigo “O que é Modelagem de Equações Estruturais”, apresentamos o conceito dessa metodologia de análise tão utilizada hoje em dia. Hoje, apresentaremos um exemplo prático de modelagem de equações estruturais via PLS (Partial Least Squares). O exemplo utilizará o banco de dados spainfoot do pacote plspm do software R. O banco de dados […]

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Teste de Kruskal-Wallis e Nemenyi

No artigo “Como interpretar uma análise de variância?” vimos que para se utilizar ANOVA é necessário que algumas suposições, como a de normalidade e variância constante dos resíduos, sejam validadas. Mas o que fazer quando estas suposições não são atendidas? Um caminho alternativo é a utilização do teste de Kruskal-Wallis. Em diversas áreas do conhecimento […]

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Afinal, o que é Data Science?

Hoje em dia muito se fala sobre Big Data, Machine Learning e Data Science. Esses termos, pronunciados cada vez mais no meio corporativo, algumas vezes são utilizados sem uma compreensão exata do seu significado. Utilizando o Google Trends, se pode verificar que tanto no Brasil quanto no mundo, nunca houve tanto interesse pelo termo Data […]

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Modelos de Benchmarking

Benchmarking, traduzido de forma literal como “marca de referência”, é um método cuja essência é a busca constante das melhores práticas. Desta maneira, realizar análise de benchmarking significa comparar organizações semelhantes em busca de referências de desempenho. Na literatura é muito defendida a utilização de benchmarking como ferramenta eficaz de gestão empresarial. É utilizada em […]

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Regressão de Poisson – Exemplo de aplicação

A Regressão de Poisson, também conhecida como Modelo Log-Linear de Poisson, faz parte da família de Modelos Lineares Generalizados (GLM) e é adequada para a modelagem de variáveis que envolvam dados de contagem ou taxas. Por exemplo, pode ser utilizada para modelar o número de acidentes em uma rodovia por dia, o número de gols […]

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Como a produção de cerveja marcou a história da estatística

Qual a relação entre a produção de cerveja e a história da estatística? No artigo de hoje apresentamos uma passagem da história da estatística que revela a origem do nome de um dos testes estatísticos mais conhecidos, o teste t de Student. O teste t de Student, ferramenta científica tão utilizada nas mais diversas áreas […]

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Equações Estruturais – Validação do Modelo de Mensuração

O modelo de equações estruturais é um modelo linear que estabelece múltiplas relações entre variáveis latentes ou observadas. Este modelo divide-se em duas partes: modelo de mensuração e modelo estrutural. A validação do modelo de mensuração é fundamental quando se utiliza modelagem de equações estruturais. O modelo de mensuração tem a finalidade de verificar se […]

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Oper - Estatística e Data Science

A Oper auxilia pesquisadores e empresas a extrair valor de seus dados, convertendo-os em conhecimento para a tomada de decisão.
Possibilitamos que as pessoas possam entender o que os dados querem dizer, pensar a partir do cenário por eles apresentado e se orientar na direção de melhores resultados.


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