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DADOS & POLITIQUICE
carreira
soluções à procura de problemas
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51das 100 maiores economias
do mundo são empresas
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POLITIQUICE & CARREIRAManagers also take advantage of this flow of information to
portray themselves as able and willing to comply with their company’s goals. They do so to improve their chances in a career that consists of “probationary crucibles” in which:
“managers must continually please their boss, their boss’s boss, their patrons, their president and their CEO, [and] they must prove themselves again and again to each other. […] This constant state of probation produces a profound anxiety in managers, [which is] perhaps the key experience of managerial work”
Moral Mazes, Jackall, 1989
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SOLUÇÕES À PROCURA DE PROBLEMAS
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SOLUÇÕES À PROCURA DE PROBLEMAS
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SOLUÇÕES À PROCURA DE PROBLEMAS
vs.
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SOLUÇÕES À PROCURA DE PROBLEMAS
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COMO APRESENTAR IDEIAS PARA VENCER?
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PROCESSO DE INTERPRETAÇÃO
• Magnitude: Vendas, lucro, custos
• Rácios: Quota de mercado, rentabilidade
• Padrões e anomalias: Segmentação, crescimento
• Meta-interpretação: Lógica
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a mente assimila informação através de
relações entre dados e ideias
a mente avalia a validade das
ideias através da clareza destas
relações
quanto mais claras forem estas relações
mais fácil é assimilar info.
a persuasão das ideias depende de uma lógica
clara
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LÓGICA
• Determinar objectivo central, formulando-o sob a forma de pergunta
• Juntar as ideias em grupos mutuamente exlusivos (clareza)
• Juntar as ideias em grupos colectivamente exaustivos (plenitude)
• Integrar estes grupos de forma indutiva ou dedutiva
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INDUÇÃO VS DEDUÇÃO
• Temos que ter uma loja online
• Os clientes exigem-no
• 30% só compram online• 60% fazem 2/3 compras online
• Os concorrentes já o estão a fazer
• A ABC e a CBC já têm lojas online responsáveis por 50% das vendas
• Temos que aumentar os preços para manter lucro
• Os preços das matérias primas estão a aumentar
• Não temos margem de negociação para custos
• Com estes custos a empresa não é lucrativa
• Por isso é preciso aumentar o preço
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lógica
dados
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MENTIR COM ESTATÍSTICA
DadosRaptados
Médias fora de moda
Escalas escalonadas
Crescimento horizontal
Gráficos embelezados
Atribuições abusivas
Indicadores emparelhados
Percentagens movediças
Amostras convenientes
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AMOSTRAS CONVENIENTES“As nossas vendas têm um valor mínimo de €1 m. .”
0
freq.
0
0
1 m.<10m. 10 m.<100m.
freq.
0 >100m.<1 m.1 m.<10m. 10 m.<100m. >100m.
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AMOSTRAS CONVENIENTES“As nossas vendas têm um valor mínimo de €1 m. .”
0
freq.
0
0
1 m.<10m. 10 m.<100m.
freq.
0 >100m.<1 m.1 m.<10m. 10 m.<100m. >100m.
Valor de cada conta Valor de cada venda
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COMO FAZER: AMOSTRAS CONVENIENTES
1. Selecção de casos: eg. top 100
2. Agrupamento de variáveis: eg. vendas por conta
3. Aleatoriedade por tentativas
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PERCENTAGENS MOVEDIÇAS“Este ano as nossas
vendas subiram 3000%.”
“Este ano as nossas vendas subiram
30%.”
“Este ano as nossas vendas subiram
3%.”
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PERCENTAGENS MOVEDIÇAS“Este ano as nossas
vendas subiram 3000%.”
“Este ano as nossas vendas subiram
30%.”
“Este ano as nossas vendas subiram
3%.”
Comparando com o primeiro ano de
actividade
Comparando com a quantidade vendida o ano
passado
Comparando com o valor vendido o
ano passado
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COMO FAZER:PERCENTAGENS MOVEDIÇAS
1. Percentagens de percentagens: 10 pts. %s = ↑100%
2. Ponto de chegada como base: saldos 100%
3. Momento zero como base: ↑1% = ↑10000%
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MÉDIAS FORA DE MODA
“Vendemos €3000000 por
vendedor.”
“Vendemos mais 200% por vendedor
do que no ano passado.”
“Pagamos bónus de 10% sobre€1000000 por
vendedor.”
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MÉDIAS FORA DE MODA
“Em média.”“Em moda.”“Em mediana.”
“Vendemos €3000000 por
vendedor.”
“Vendemos mais 200% por vendedor
do que no ano passado.”
“Pagamos bónus de 10% sobre€1000000 por
vendedor.”
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COMO FAZER: MÉDIAS FORA DE MODA
1. Distribuição generosa: gestores são colaboradores
2. Médias de amostras: salário médio dos colaboradores mais antigos
3. Médias, modas e medianas
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COMO FAZER: MÉDIAS FORA DE MODA
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Cada vendedor fez 30 visitas por
semana
INDICADORES EMPARELHADOS
Cada vendedor criou 50
oportunidades por semana
Cada vendedor fez 15 planos de vendas
por semana
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INDICADORES EMPARELHADOS
Taxa de conversão: 15%
Cada vendedor fez 30 visitas por
semana
Cada vendedor criou 50
oportunidades por semana
Cada vendedor fez 15 planos de vendas
por semana
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COMO FAZER:INDICADORES EMPARELHADOS
1.Procurar na driver tree (enviesamento causa / efeito)
2.Utilizar processos em vez de resultados (inferências abusivas)
3.Utilizar indicadores positivos (efeito de halo)
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DADOS RAPTADOS
O ano passado vendemos 300 milhões de euros
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DADOS RAPTADOS
O ano passado vendemos 300 milhões de euros
290 dos quais milhões foram compras feitas pelos clientes
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COMO FAZER:DADOS RAPTADOS
1. Reportar ‘tronco’ da driver tree, sem reportar ‘ramos’
2. Reportar resultados positivos, segmentados de várias formas
3. Raptar dados de sistemas de informação automáticos
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ATRIBUIÇÕES ABUSIVAS
O ano passado vendemos mais 300 milhões de euros do que o ano anterior, em que a Maria não era a CEO
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ATRIBUIÇÕES ABUSIVAS
O ano passado vendemos mais 300 milhões de euros do que o ano anterior, em que a Maria não era a CEO
dos quais 290 milhões foram compras feitas pelos clientes
![Page 33: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/33.jpg)
COMO FAZER:ATRIBUIÇÕES ABUSIVAS
1. Estabelecer correlações, evitar causalidade
2. ‘Chicotear o cavalo’
3. Procurar locais ocorrências naturais de sucesso
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ESCALAS ESCALONADAS
0
freq. (escala linear)
01 m.<10m. 10 m.<100m. >100m.
51015
100
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ESCALAS ESCALONADAS
0
freq. (escala linear)
01 m.<10m. 10 m.<100m. >100m.
Vendas
51015
100
0
freq. (escala log.)
01 m.<10m. 10 m.<100m. >100m.
10
100
![Page 36: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/36.jpg)
COMO FAZER:ESCALAS ESCALONADAS
1. Escalas cuidadas
2. Truncagem a zero
3. Truncagem a meio
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CRESCIMENTO HORIZONTAL
0
vendas
2009 2010
![Page 38: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/38.jpg)
CRESCIMENTO HORIZONTAL
0
vendas
2009 2010
0
vendas
2009 2010
![Page 39: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/39.jpg)
COMO FAZER:CRESCIMENTO HORIZONTAL
1. MAX (# dimensões das imagens)
2. Utilizar imagens com significado simbólico
3. MAX(Variação da imagem / variação nos dados)
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2 = 30.488 / 7875 = 3.87
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GRAFICOS EMBELEZADOS
0
freq. (escala linear)
02008 2009 2010
51015
100
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GRAFICOS EMBELEZADOS
0
freq. (escala linear)
02008 2009 2010
51015
100
0
freq. (escala linear)
02008 2009 2010
51015
100
![Page 43: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/43.jpg)
COMO FAZER: GRAFICOS EMBELEZADOS
1. Utilização de côr
2. Utilização de símbolos
3. Posicionamento de símbolos
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NÃO SE ESQUEÇAM...
• Modelo de processamento visual
• Teoria gestalt da visualização
• Factores primários de atenção
• Movimento ocular
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MODELO DE PROCESSAMENTO VISUAL
pre-consciente(tudo)
curto-prazo(visivel)7 items
longo-prazo(importante)
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TEORIA GESTALT: PROXIMIDADE
![Page 47: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/47.jpg)
TEORIA GESTALT: SEMELHANÇA
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TEORIA GESTALT: SEMELHANÇA
![Page 49: IS MBA Class 8](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051108/54635ba6af7959f84e8b526c/html5/thumbnails/49.jpg)
FACTORES PRIMÁRIOS DE ATENÇÃO
Côr
Luz
Brilho
Movimento
Tamanho
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MOVIMENTO OCULAR & ATENÇÃO
Alta
Alta
Média
Média
Baixa
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EM BUSCA DA VERDADE
Intervalos de confiança Dispersão
Visualizações
Quem é que diz?
Como é que sabe?
Há mesmo uma relação?
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VISUALIZAÇÕES
1. Enviesamentos de percepção
2. coef(malandrice)=3.87/2= 1.93
3. O que não é mostrado: % driver tree
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INTERVALOS DE CONFIANÇA
10%
80% = 70% ou a 90%
grafico: wikipedia
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DISPERSÃO
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QUEM É QUE DIZ?
• Quem é que constitui a amostra, mesmo?
• O que é que a amostra sabe?
• Quais os interesses de quem preparou os dados?
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COMO É QUE SABE?
• Como é que foram feitas as perguntas?
• Qual é a parte da amostra reflectida nas respostas?
• Qual é a distribuição provável?
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HÁ MESMO UMA RELAÇÃO?
• A cadeia causal é baseada em relações causais (vs. justaposição)?
• Os indicadores são semelhantes (há quintas e quintas)?
• Faz sentido (eg. Flesh-Kincaid)?