Este documento discute dicionários de dados, árvores de decisão e tabelas de decisão. Ele define esses termos e explica seus componentes e usos, além de fornecer exemplos de como cada um pode ser construído e aplicado.
Este documento fornece um resumo sobre SQL e seus principais comandos. SQL é uma linguagem padrão para manipulação de dados em bancos de dados relacionais. O documento descreve os principais comandos de SQL, incluindo DDL para definição de esquemas, DML para manipulação de dados e tipos de dados suportados.
O documento descreve o processo de normalização de dados, que envolve transformar tabelas não normalizadas em tabelas normalizadas através de três formas normais, eliminando redundâncias. Apresenta os conceitos de dependência funcional e as etapas de passagem à primeira, segunda e terceira forma normal, ilustrando com um exemplo de normalização de um relatório de alocação de projetos.
O documento discute o projeto de banco de dados relacional, normalização e dependências funcionais. A normalização visa minimizar redundâncias através de validações matemáticas entre atributos e relacionamentos. O processo de normalização ocorre em três etapas principais: primeira, segunda e terceira forma normal.
Criação de log de ações através do banco - PostgreSQLMarcos Thomaz
O documento descreve como criar logs de ações através do banco de dados PostgreSQL. Ele discute como criar triggers e functions para registrar automaticamente inserções, alterações e exclusões em tabelas, armazenando as informações em uma tabela de log central. O documento também aborda como lidar com problemas como gerar logs para múltiplas tabelas e armazenar valores antigos e novos em casos de atualização.
1) As junções permitem combinar dados de múltiplas tabelas com base em relações entre elas, permitindo exibir relatórios mais elaborados.
2) Uma subconsulta é uma consulta SQL aninhada dentro de outra, e pode ser usada para comparar valores ou verificar a existência de registros.
3) Junções e subconsultas são ferramentas poderosas para recuperar e analisar dados relacionais em bancos de dados.
Curso de PostgreSQL: Um pouco Além dos ComandosMarcos Thomaz
O documento apresenta uma introdução ao PostgreSQL, abordando seu breve histórico, uso no Brasil, recursos como subconsultas e linguagens procedurais, ambientes de gerenciamento, criação de bancos de dados e usuários, tipos de dados, criação de tabelas, inserção de dados, remoção de registros, busca de registros e exercícios de fixação.
O documento descreve os principais comandos DML do MySQL para selecionar dados de uma tabela, incluindo SELECT, WHERE, ORDER BY, funções como COUNT e AVG, e operadores como BETWEEN e LIKE. Ele também fornece exemplos de como usar esses comandos em consultas a uma tabela Funcionários e exercícios relacionados.
Este documento fornece um resumo sobre SQL e seus principais comandos. SQL é uma linguagem padrão para manipulação de dados em bancos de dados relacionais. O documento descreve os principais comandos de SQL, incluindo DDL para definição de esquemas, DML para manipulação de dados e tipos de dados suportados.
O documento descreve o processo de normalização de dados, que envolve transformar tabelas não normalizadas em tabelas normalizadas através de três formas normais, eliminando redundâncias. Apresenta os conceitos de dependência funcional e as etapas de passagem à primeira, segunda e terceira forma normal, ilustrando com um exemplo de normalização de um relatório de alocação de projetos.
O documento discute o projeto de banco de dados relacional, normalização e dependências funcionais. A normalização visa minimizar redundâncias através de validações matemáticas entre atributos e relacionamentos. O processo de normalização ocorre em três etapas principais: primeira, segunda e terceira forma normal.
Criação de log de ações através do banco - PostgreSQLMarcos Thomaz
O documento descreve como criar logs de ações através do banco de dados PostgreSQL. Ele discute como criar triggers e functions para registrar automaticamente inserções, alterações e exclusões em tabelas, armazenando as informações em uma tabela de log central. O documento também aborda como lidar com problemas como gerar logs para múltiplas tabelas e armazenar valores antigos e novos em casos de atualização.
1) As junções permitem combinar dados de múltiplas tabelas com base em relações entre elas, permitindo exibir relatórios mais elaborados.
2) Uma subconsulta é uma consulta SQL aninhada dentro de outra, e pode ser usada para comparar valores ou verificar a existência de registros.
3) Junções e subconsultas são ferramentas poderosas para recuperar e analisar dados relacionais em bancos de dados.
Curso de PostgreSQL: Um pouco Além dos ComandosMarcos Thomaz
O documento apresenta uma introdução ao PostgreSQL, abordando seu breve histórico, uso no Brasil, recursos como subconsultas e linguagens procedurais, ambientes de gerenciamento, criação de bancos de dados e usuários, tipos de dados, criação de tabelas, inserção de dados, remoção de registros, busca de registros e exercícios de fixação.
O documento descreve os principais comandos DML do MySQL para selecionar dados de uma tabela, incluindo SELECT, WHERE, ORDER BY, funções como COUNT e AVG, e operadores como BETWEEN e LIKE. Ele também fornece exemplos de como usar esses comandos em consultas a uma tabela Funcionários e exercícios relacionados.
O documento apresenta os principais conceitos e comandos da linguagem SQL, incluindo consultas, manipulação de tabelas, junções, subconsultas, views, triggers e stored procedures.
O documento fornece instruções passo-a-passo para preparar e importar dados de riqueza de espécies para os softwares EstimateS e Statistica, incluindo organizar os dados no Excel, formatar a planilha para o EstimateS, executar estimativas e exportar os resultados para o Statistica para análises estatísticas e criação de gráficos.
um breve treinamento sobre SQL e suas funcionalidadesWilliam Costa
Este documento fornece um resumo sobre SQL e suas funcionalidades. Ele introduz o que é SQL, seus principais subconjuntos e comandos como SELECT, WHERE, GROUP BY e ORDER BY. Também explica conceitos como junções, agregações, conversão de dados e operadores lógicos e matemáticos.
O documento descreve o modelo relacional de bancos de dados, representando os dados como uma coleção de tabelas e relacionamentos. Explica como definir atributos, domínios, chaves primárias e estrangeiras no modelo, e como representá-lo graficamente usando ferramentas como o MySQL Workbench.
O documento descreve a linguagem SQL, dividida em três partes: DML para manipulação de dados, DDL para definição de dados e DCL para controle de dados. A SQL permite criar, alterar e excluir tabelas e manipular dados através de comandos como INSERT, DELETE e UPDATE.
Este documento fornece um resumo sobre SQL (Structured Query Language). SQL é usado para comunicação com bancos de dados relacionais e possui três subconjuntos principais: DML para manipulação de dados, DDL para definição de dados e DCL para controle de dados. O documento explica comandos como SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE e funções como WHERE, GROUP BY e JOIN.
Este documento descreve como calcular o intervalo de confiança para a média de uma amostra quando a variância populacional é desconhecida. Explica que o intervalo de confiança é calculado usando a distribuição t-Student, levando em conta o nível de significância, a média amostral, o desvio padrão amostral e os graus de liberdade. Fornece um exemplo numérico de como construir o intervalo de confiança para o tempo médio de cirurgia cardíaca para mulheres.
O documento discute a distribuição normal, incluindo: (1) sua importância na estatística devido ao teorema do limite central; (2) seu modelo matemático e padronização; (3) análise gráfica de suas propriedades; (4) aplicações estatísticas como probabilidades; e (5) exercícios para prática.
1) A distribuição normal é uma distribuição simétrica em forma de sino que é especificada pelos parâmetros média (μ ou x) e desvio padrão (σ ou s).
2) A distribuição normal padronizada tem média 0 e desvio padrão 1 e facilita os cálculos de probabilidade ao transformar outras distribuições normais nesta distribuição de referência.
3) As probabilidades em distribuições normais são calculadas usando a área sob a curva da densidade de probabilidade ou a tabela da distribuição normal padronizada.
Cap5 - Parte 4 - Intervalo Da ProporçãoRegis Andrade
O documento discute intervalos de confiança para proporções. Explica que uma proporção é a razão entre resultados que atendem uma condição e o total de resultados. Para avaliar uma proporção com precisão, é necessário uma amostra grande o suficiente para criar um intervalo de confiança usando a distribuição normal. O documento fornece a fórmula para calcular o intervalo de confiança de uma proporção e aplica a um exemplo sobre fatores que contribuem para o peso ao nascer de crianças.
O documento discute coeficientes de variabilidade e assimetria em estatística. Explica o coeficiente de variação de Pearson, coeficiente de variação de Thorndike e coeficiente quartílico de variação. Também define assimetria simétrica e assimétrica à esquerda ou à direita, e introduz o coeficiente de assimetria de Pearson. Fornece exemplos e referências bibliográficas.
1) O documento discute conceitos estatísticos como distribuição normal, uniforme e probabilidades. 2) A distribuição normal é descrita como uma das mais importantes e amplamente usadas em pesquisas, com média e desvio padrão como parâmetros. 3) Exemplos ilustram como calcular probabilidades usando a distribuição normal reduzida e tabelas Z.
O documento discute intervalos de confiança e testes de significância estatística. Explica como calcular intervalos de confiança para a média populacional com base nos dados amostrais, considerando o desvio padrão e o tamanho da amostra. Também apresenta um exemplo de análise de variância para comparar os resultados de três dietas em um experimento com sete ratos cada.
1) O documento descreve os procedimentos para construção de intervalos de confiança para médias e proporções de populações normais e grandes amostras.
2) São apresentados exemplos de aplicação de intervalos de confiança para médias quando a variância é conhecida ou desconhecida, e para proporções em grandes amostras.
3) São também fornecidos 11 exercícios para aplicação prática dos conceitos apresentados.
O documento discute aprendizagem com árvores de decisão. Explica que a aprendizagem é essencial quando o projetista não conhece totalmente o ambiente e permite que o agente seja exposto à realidade. Descreve como as árvores de decisão podem representar funções dos atributos de entrada e como o algoritmo de aprendizagem constrói árvores recursivamente escolhendo o atributo mais significativo em cada nó, medido pelo ganho de informação.
O documento discute conceitos básicos de banco de dados, incluindo fluxos e depósitos de dados, relacionamentos entre depósitos, e como definir valores e unidades. Ele também fornece exemplos de como definir dados agregados como nome e endereço, e relacionamentos entre depósitos como pedidos e itens.
Este documento discute árvores de decisão para mineração de dados. Ele introduz árvores de decisão, explica brevemente sua história e o algoritmo ID3, e mostra como árvores de decisão podem ser usadas para classificação e predição a partir de dados. O documento conclui que árvores de decisão são úteis para análise exploratória de dados e tomada de decisões com base em custos, probabilidades e consequências.
Este documento discute estimação estatística. Ele define estimador como qualquer função da amostra que estima um parâmetro populacional e destaca a importância de um estimador ser não viciado, consistente e eficiente. Exemplos ilustram como calcular a esperança e variância de estimadores para estimar a média e variância populacional.
Este documento discute intervalos de confiança, que fornecem uma faixa de valores dentro da qual o parâmetro populacional verdadeiro tem uma certa probabilidade de estar localizado. Intervalos de confiança são construídos usando dados amostrais e fornecem uma estimativa do erro na estimativa pontual de um parâmetro. O documento também discute como calcular intervalos de confiança para a média populacional e proporção populacional usando estatística inferencial.
Este documento apresenta conceitos fundamentais de simulação de eventos discretos, incluindo regime transitório e permanente, simulação terminal e em regime, medidas de desempenho, réplicas e intervalos de confiança. Discutem-se métodos para calcular intervalos de confiança e o número de réplicas necessárias para atingir uma precisão desejada.
Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.
1) O documento discute o histórico e conceitos fundamentais da estatística, incluindo suas origens, métodos e aplicações em administração.
2) É explicado que a estatística surgiu para compilar e analisar dados sobre aspectos de estados e países, evoluindo para um método científico de amostragem e inferência.
3) As fases do método estatístico incluem definição do problema, coleta e análise de dados para conclusões.
O documento apresenta os principais conceitos e comandos da linguagem SQL, incluindo consultas, manipulação de tabelas, junções, subconsultas, views, triggers e stored procedures.
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um breve treinamento sobre SQL e suas funcionalidadesWilliam Costa
Este documento fornece um resumo sobre SQL e suas funcionalidades. Ele introduz o que é SQL, seus principais subconjuntos e comandos como SELECT, WHERE, GROUP BY e ORDER BY. Também explica conceitos como junções, agregações, conversão de dados e operadores lógicos e matemáticos.
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Este documento descreve como calcular o intervalo de confiança para a média de uma amostra quando a variância populacional é desconhecida. Explica que o intervalo de confiança é calculado usando a distribuição t-Student, levando em conta o nível de significância, a média amostral, o desvio padrão amostral e os graus de liberdade. Fornece um exemplo numérico de como construir o intervalo de confiança para o tempo médio de cirurgia cardíaca para mulheres.
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1) A distribuição normal é uma distribuição simétrica em forma de sino que é especificada pelos parâmetros média (μ ou x) e desvio padrão (σ ou s).
2) A distribuição normal padronizada tem média 0 e desvio padrão 1 e facilita os cálculos de probabilidade ao transformar outras distribuições normais nesta distribuição de referência.
3) As probabilidades em distribuições normais são calculadas usando a área sob a curva da densidade de probabilidade ou a tabela da distribuição normal padronizada.
Cap5 - Parte 4 - Intervalo Da ProporçãoRegis Andrade
O documento discute intervalos de confiança para proporções. Explica que uma proporção é a razão entre resultados que atendem uma condição e o total de resultados. Para avaliar uma proporção com precisão, é necessário uma amostra grande o suficiente para criar um intervalo de confiança usando a distribuição normal. O documento fornece a fórmula para calcular o intervalo de confiança de uma proporção e aplica a um exemplo sobre fatores que contribuem para o peso ao nascer de crianças.
O documento discute coeficientes de variabilidade e assimetria em estatística. Explica o coeficiente de variação de Pearson, coeficiente de variação de Thorndike e coeficiente quartílico de variação. Também define assimetria simétrica e assimétrica à esquerda ou à direita, e introduz o coeficiente de assimetria de Pearson. Fornece exemplos e referências bibliográficas.
1) O documento discute conceitos estatísticos como distribuição normal, uniforme e probabilidades. 2) A distribuição normal é descrita como uma das mais importantes e amplamente usadas em pesquisas, com média e desvio padrão como parâmetros. 3) Exemplos ilustram como calcular probabilidades usando a distribuição normal reduzida e tabelas Z.
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1) O documento descreve os procedimentos para construção de intervalos de confiança para médias e proporções de populações normais e grandes amostras.
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3) São também fornecidos 11 exercícios para aplicação prática dos conceitos apresentados.
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O documento discute intervalos de confiança, que fornecem um intervalo de valores plausíveis para um parâmetro populacional com base em dados amostrais. Intervalos de confiança são úteis quando se deseja estimar parâmetros com uma margem de erro conhecida.
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1. O documento descreve o diagrama de fluxo de dados (DFD), uma ferramenta de modelagem que representa um sistema como uma rede de processos funcionais interligados por fluxos e depósitos de dados.
2. Um DFD contém quatro componentes principais: processos, fluxos, depósitos e terminadores. Processos representam funções do sistema, fluxos representam movimento de dados, depósitos representam dados armazenados e terminadores representam entidades externas.
3. Um DFD deve ser desenhado em níveis, com cada nível
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1) A análise estruturada de sistemas apresenta um desenvolvimento do geral para o particular do sistema, começando com um diagrama geral de fluxo de informações e partindo depois por um refinamento sucessivo através da construção de diagrama de fluxo de informações detalhadas.
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[1] Estruturas são coleções de variáveis relacionadas agrupadas sob um único nome que podem conter variáveis de diferentes tipos de dados. [2] São declaradas usando a palavra-chave struct e tags para identificar o tipo, e inicializadas atribuindo valores aos membros. [3] Os membros podem ser acessados usando o operador ponto ou seta, e
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1) Estruturas agrupam variáveis de diferentes tipos sob um único nome e são usadas para armazenar registros em arquivos;
2) A declaração de estruturas define os membros mas não aloca memória, enquanto variáveis de estrutura alocam memória;
3) Os membros de uma estrutura podem ser acessados usando o operador ponto ou seta.
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1. 1
1
TEMA 7TEMA 7
DICIONÁRIO DE DADOS (DD),
ÁRVORE DE DECISÃO (AD) E TABELA
DE DECISÃO (TD)
2
TÓPICOS – AULA ___
• Definição de Dicionário de Dados (DD),
Árvore de Decisão (AD) e Tabela de Decisão
(TD);
• Componentes de Dicionário de Dados (DD),
Árvore de Decisão (AD) e Tabela de Decisão
(TD);
• Exemplos
3
Dicionário de Dados (DD)
• Lista organizada de todos os dados existentes no
sistema, com definições precisas e únicas, para que,
tanto o Utilizador como o Analista percebam do
que se está a falar.
• Proporciona um local centralizado para
documentar todas as informa ções referentes à fase
de análise.
• Deve:
– Descrever o significado dos Fluxos e Arquivos deDadosdo
DFD;
– Descrever a composição dos dados que fluem no
diagrama;
– Descrevera composição dos registo dos arquivos;
– Descrever os detalhes das relacções entre entidades no
DEA. 4
Notação
Separador de alternativas em [ ].|
Identificador de chave num arquivo;@
Comentário;**
Alternativa;[ ]
Limite Inferior Iteração Limite Superior;A { } B
Opcional;( )
Significa E;+
é Equivalente a ou é Composto de ou
Composto por;
=
5
•Uso de = (Equivalente a ou Composto de) e + (E) :
A = B + C
•Uso de ** (Comentário):
Peso = **
* peso do paciente *
* unidades : quilogramas *
* intervalo : 1-200 *
EXEMPLOS DE USO DE NOTAÇÕES (01)
6
•Uso de ( ) (opcional) :
endereço_cliente= (endereço-de-remessa) +
(endereço-de-cobrança)
•Uso de {} (iterações de (qualquer -ou)):
pedido = nome-cliente + 1{ item }8
pedido = nome_cliente + 1{item}
pedido = nome_cliente + {item}
EXEMPLOS DE USO DE NOTAÇÕES (02)
2. 2
7
•Uso de [ ] (Selecção) e | (Separador) :
avaliação_cr édito = [ O | B | P ]
* O - óptimo *
* B - bom *
* P - protestado *
avaliação_cr édito = [O * óptimo* |
B * bom * |
P * protestado * ]
EXEMPLOS DE USO DE NOTAÇÕES (03)
8
Aluno = @Nome + Idade + Morada + (Apelido) + Sexo
Sexo = [Masculino | Femenino]
Endereço = (End_Entrega) + (End_Cobrança)
Pedido_Aluguer = Cod_Sócio + data + 1 {Num_Filmes} 6
Título = [ Sr. | Sra. | Prof. | Dr. | Eng. ]
EXEMPLOS DE USO DE NOTAÇÕES (04)
9
Nome de Entidade CLIENTE
Descrição:
Pessoa física que utiliza os serviços de locação
da Locadora.
Fluxo entrada
Fluxo saída
MODELO DE DD
Entidade
Lista com o nome de todos os fluxos
que chegam na entidade
Lista com o nome de todos os fluxos
que saem da entidade.
10
MODELO DE DD
Fluxo de Dados.
Nome do Fluxo de Dados Fluxo1
Cognome
Composição
Lista de todas as estruturas e elementos que compõem o fluxo
de dados.
origem
Nome do processo, depósito ou entidade
externa de onde o fluxo de dados se originou
destino Nome do processo, depósito ou entidade
externa aonde o fluxo de dados está
chegando
11
MODELO DE DD
Processo.
Nome do Processo
No do Processo 1
Descrição do Processo
Uma explicação resumida detalhando o que faz o
processo, a necessidade de sua existência, etc.
Fluxo de entrada Lista de todos os fluxos que
chegam ao processo.
Fluxo de saída Lista de todos os fluxos que
saem do processo
Processo_A
12
Depósitos de Dados .
Nome do Depósito de Dados DEPOSITO_A
Número de depósito
Composi ção :
Lista de todas as estruturas e elementos que compõem o fluxo de dados
Processos com os quais se relacionam :
• Processo1
• Processo2
Fluxo de entrada Lista com o nome de todos os fluxos
que chegam ao dep ósito
Fluxo de saída Lista com o nome de todos os fluxos
que saem do dep ósito.
1
Cognome
MODELO DE DD
3. 3
13
Elementos de Dados.
Nome do Elemento de Dados status_cliente
Cognome
Valores de Significados
[ OK * conta em dia * | E * encerrada * |
MODELO DE DD
14
Fluxo de Dados.
Nome do Fluxo de
Dados
Composição Origem Destino
Elementos de Dados
Nome do Elemento
de Dados
Valores e Significados Observa ção
Depósitos de Dados
Nome do Depósito
de Dados
Processos
com os
quais se
relacionam
Composição Fluxo de entrada Fluxo de saída
Processo
Nome do Processo No do
Processo
Descrição do
Processo
Fluxo de entrada Fluxo de saída
Entidades
Nome de Entidade Descrição Fluxo de entrada Fluxo de saída
15
ENTIDADE
NOME DESCRIÇÃO FLUXO DE
ENTRADA
FLUXO DE
SAÍDA
CLIENTE Pessoa Física que utiliza os
serviços de locação da Locadora
nota_fiscal dados_cliente
duplicatas pedido_cliente
pagam_cliente
DICIONÁRIO DE DADOS - Exemplo
FLUXO DE DADOS
Nome Composição Origem Destino
detalhe_cliente nome+tel+ender
+CPF
CLIENTE
Atender
Cliente
16
ÁÁRVORE E TABELA DE DECISÃORVORE E TABELA DE DECISÃO
• Introdução a árvore e tabela de decisão;
• Definição de árvore de decisão e de tabela de
decisão;
• Regras para a construção de árvore e tabela de
decisão e exemplos.
17
ESPECIFICAÇÕES DE PROCESSO (01)
• Descrever as regras de transformação de Fluxos
de Dados de Entrada associado ao Fluxo de
Dados de Saída.
• Descrever o programa de ação , mas não um
método para implementar este programa.
• O método para descrever miniespecificação
deveria ser altamente ortogonal.
18
• Português Estruturado : Técnica de projeto
procedimental que limita os algoritmos a um
pequeno número de construções previsíveis:
seqüência, condição e repetição.
•Tabelas de Decisão: é a ferramenta mais
utilizada quando o processo deve produzir alguma
saída ou executar acções com base em decisões
complementares. (Muitas acções)
• Árvore de Decisão: é a representação gráfica
de uma Tabela de Decisão. (nº de decisões for
pequeno)
ESPECIFICAÇÃO DE PROCESSOS (02)
4. 4
19
Português Estruturado
• Verbos no imperativo;
• Algumas palavras reservadas para
formulação lógica;
• Sublinhar as palavras que estão no DD;
• Comentários delimitadoS com asterisco ¨*¨ ;
• Usar parênteses para evitar ambigüidades
Se A e B e C
Se A e ( B ou C )
ou
Se ( A e B ) ou C
20
D1 CLIENTE
1.1
VALIDAR
CLIENTE
pedido_aceito
pedido_
cliente
ident_cliente
1.4
CADASTRAR
CLIENTE
cliente_novo
Processo 1.1 - Validar Cliente
PARA cada pedido_cliente
ENCONTRAR ident_cliente em CLIENTE
SE (ident_cliente existe) ENTÃO
ENVIAR pedido_aceito para Verificar Fita
SENÃO
ENVIAR cliente_novo para Cadastrar Cliente
FIM_SE
Português Estruturado (Exemplo)
21
Processo 1.1 - Validar Cliente
1. Para cada pedido_cliente
1.1 Acesse o CLIENTE, usando ident_cliente
1.2 Se o no _nome_cliente existe
Execute Verificar Fita
Senão
Execute Cadastrar Cliente
Português Estruturado (Exemplo)
22
Introdução a árvore e tabela de
decisão
• Árvores de decisão e Tabelas de decisão são técnicas
usadas para representar a lógica de um problema.
A utilização destas técnicas oferece algumas
vantagens importantes aos analistas,
principalmente:
– são fáceis e práticas de elaborar e utilizar;
– oferecem uma fácil visão e compreensão do sistema,
principalmente para os elementos menos familiarizados .
23
Tabela de Decisão (01)
• Ferramenta utilizada para definir as acções
executadas para cada combinação possível de
valores resultantes de condições atreladas.
• É composta por 3 elementos:
– Condições: Cada condição é descrita numa linha
da tabela.
– Acções: Também são descritas nas linhas da
tabela e indicam declarações do que é realizado.
– Regras ou normas: são descritas nas colunas da
tabela e devem esgotar as possibilidades de
combinações de valores resultantes das condições
da Tabela de Decisão.
24
• Utilizada quando o processo deve produzir
alguma saída ou executar acções com base em
decisões complementares.
• Fornece uma maneira objetiva de identificar
todas as combinações possíveis.
• Deve ser usada quando a selecção de
subprograma de acção depende de combinações
de condições.
Tabela de Decisão (02)
5. 5
25
Regras para a construção de
tabela de decisão (01)
1. Todas as condições devemser identificadas no
primeiro quadranteda tabela, descritas numa
linha.
2. Todos os possíveis valores das condições devemser
descritos em frente da variável da condição, no
primeiro quadrante.
3. Todas as possíveis acções devem ser identificadas e
descritas no terceiro quadrante (uma por linha).
26
Regras para a construção de
tabela de decisão (02)
quadrante de condição entrada de condição
quadrante de acção entrada de acção
27
Regras para a construção de
tabela de decisão (03)
4. O número de regras deve ser calculado, conforme as
possíveis combinações. O cálculo é feito
multiplicando-se os números de valores possíveis.
Por ex: Se todas condições puderem assumir apenas
dois valores (binárias), V ou F, o número de regras
será 2n ( 2, possível valor, e n, número de condições)
5. Para cada regra, uma coluna é desenhada no
segundo quadrante e numerada na parte superior
para identificar a regra.
28
Regras para a construção de
tabela de decisão (04)
6. O cruzamento entre linhas e colunas do
segundo quadrante deve ser preenchido por
todas as combinações de valores possíveis das
condições que formamcada regra.
7. As combinações impossíveis de acontecer
devemser preenchidas com “-”
8. As omissões, contradições e ambiguidades
devemser discutidas com os usuários.
29
Exemplo de tabela de Decisão
• Suponha que pretendemos aconselhar uma pessoa, com
relaçãoa qualroupaa vestir, quandosair. Uma primeira
tentativa pode ser aseguinte:
Obs. c-condições, A-Acções, R-Reacções
Xusar pulover de lãA3
Xusar capa sem forroA2
Xusar capa forradaA1
N
Y
Y
N
Y
Y
chovendo
frio
C1
C2
R3R2R1TABELA-CASACO
30
Exemplo de tabela de Decisão
1 2 3 4
Idade > 21 V F V F
Altura > 1,60 V V F F
Fiel armazem X X
Operador X X
Limpeza X X X X
Ocupações Empresa XYZ
6. 6
31
Arvore de Decisão
• A Árvore de Decisão é uma ferramenta para
especificação de processos semelhante a Tabela de
Decisão, mas que descreve as acções a serem
executadas através de ramificações de combinações
• A Árvore de Decisão é desenhada na horizontal,
definindo-se um nó (um ponto) na extremidade
externa de onde parte o desenho da árvore.
• As ações são os ramos finais.
• É orientada para problemas com poucas entradas.
32
Árvore de Decisão
• Exemplo – Ocupações Empresa XYZ
Idade <21
Altura = > 1,60
Idade = >21
Altura < 1,60
Altura < 1,60
Altura = > 1,60 Fiel Armazém
Limpeza
Fiel Armazém
Operador
Limpeza
Limpeza
Operador
Limpeza
33
Exemplo de uso de tabela e árvore
de decisão (01)
Considere o seguinte problema:
Um gerente de crédito de um banco recebe as normas para aprova ção ou não
de empréstimos a clientes e resolve, para facilitar a sua actividade, construir
uma Árvore e consequente Tabela de decisões para essa l ógica, de modo que
quando atender um cliente que solicite um empréstimo bastará consultar a
Tabela ou a Árvore em vez de ler todas as normas nesse momento.
"Normas para a concessão de crédito: Quando algum cliente solicitar a
abertura de crédito para empréstimo pessoal, deverá ser obedecido o seguinte
critério:
Se o saldo médio do cliente for satisfatório então pode ser aprovado o pedido
de empréstimo.
Se o saldo médio do cliente não for satisfatório, mas esse cliente tem uma
experiência anterior de pagamentos favorável então o pedido poderá ser
aprovado.
Se o saldo médio do cliente não for satisfatório e se também não tem uma
experiência anterior de pagamentos favorável, mas se for o caso de uma
concessão especial então o pedido pode se aprovado.
Se o saldo médio do cliente não for satisfatório, se não tem uma experiência
anterior de pagamentos favorável e se também não for o caso de uma
concessão especial então o pedido deve ser rejeitado. "
34
Resolução:
Condições: 3
1. Saldo médio satisfatório?
2. Experiência anterior de pagamentos favorável?
3. Concessão especial?
Respostas possíveis às condições: 2
1. Sim (S)
2. Não (N)
Acções: 2
1. Pedido de empréstimo aprovado.
2. Pedido de empréstimo rejeitado.
Exemplo de uso de tabela e
árvore de decisão (02)
35
Resolução: Árvore de Decisão
Exemplo de uso de tabela e
árvore de decisão (03)
36
Resolução: Tabela de Decisão
XPedido de empréstimo rejeitado.A2
XXXPedido de empréstimo aprovado.A1
NS——Concessão especial?C3
NNS—Experiência anterior de pagamentos favorável?C2
NNNSSaldo médio satisfatório?C1
Tabela de Crédito
Exemplo de uso de tabela e
árvore de decisão (04)
7. 7
37
Exercicios
Implementação – DD Fluxos
38
Exercicios
Implementação – DD Arquivos
39
Exercicios
Implementação – DD Processos
40
Exercicios
Implementação – DD Entidades
41
Exercicios
Exercício 1:
Elabore a Árvore de decisão e a respectiva Tabela
de decisão que represente o sistema de preços
de alugueres de filmes de um videoclube,
sabendo que:
serão grátis as 10ª, 20ª, etc.. requisições de um
sócio;
um filme novidade custa 300$00 por dia;
um filme novidade quando requisitado
"acompanhado" ( com outro(s) ) custa 250$00
não novidade custa 250$00;
42
Exercicios
Exercício 2: Elabore a Árvore e Tabela de decisão.
Uma empresa de formação profissional, na área de
informática, decidiu criar uma política de preços para os
seus cursos, conforme o texto seguinte:
"(...) No curso de Iniciação à Informática, os estudantes
pagarão 1.000, 00MTn. Se pretenderem liquidar a dívida
no início do curso, pagarão 800,00MTn. Outros
interessados, não sendo estudantes, pagarão
1500,00MTn ou, se optarem pelo pagamento no início
do curso, 1200MTn. Para gruposde seiselementos, o
valordo curso será de 1.000, 00MTn, por cada
elemento."
8. 8
43
Exercicios
Exercício 3:
Suponha que numa determinada empresa existia uma lei de
precedência em relação ao atendimento de encomendas, conforme
o texto seguinte:
"Deverão ter prioridade no atendimentoos clientes que gerem mais de
um milhão de MTn em negócios por ano e os que trabalhem
connosco há mais de 20 anos. Clientes que não movimentem mais
de um milhão de MTn em negócios por ano nem trabalhem
connosco há mais de 20 anos mas que tenham bom histórico de
pagamentos, têm também prioridade no atendimento."
Elabore a Árvore e Tabela de decisão.