BIA105 · Planejamento de cenários e modelos de decisão

Categorias: Dados e BI
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Sobre o curso

Construa modelos baseados em direcionadores para testar decisões de negócio sob incerteza, usando cenários, análise de sensibilidade, árvores de decisão e simulação de Monte Carlo.

Avançar · 8 horas · 4 aulas, um laboratório, uma atividade avaliada e uma peça de portfólio

Para quem é

Analistas, gestores com visão financeira e donos de negócio diante de decisões como abrir uma unidade, contratar, mudar preços ou fazer compras grandes.

Pré-requisitos

BIA104 ou equivalente: familiaridade com fórmulas de planilha, KPIs e conceitos básicos de previsão.

O que você será capaz de fazer

  • Construir um modelo financeiro baseado em direcionadores, separando premissas de cálculos.
  • Rodar cenários otimista, base e pessimista e uma análise de sensibilidade com gráfico de tornado.
  • Calcular valores esperados com uma árvore de decisão, incluindo o valor de esperar por mais informação.
  • Executar uma simulação de Monte Carlo e informar a probabilidade de atingir uma meta.

Aulas

  • Aula 1 · Modelos baseados em direcionadores e cenários
  • Aula 2 · Análise de sensibilidade e árvores de decisão
  • Aula 3 · Simulação de Monte Carlo e memorando de decisão
  • Aula 4 · Laboratório e atividade

Laboratório: Vale a pena abrir uma segunda unidade?

Você vai modelar a decisão de uma dona de cafeteria que pensa em abrir uma segunda unidade. A partir de direcionadores como clientes por dia, tíquete médio, margem, aluguel e folha de pagamento, vai montar cenários, um gráfico de tornado, uma árvore de decisão simples e uma simulação de Monte Carlo com 5.000 rodadas que estima a probabilidade de recuperar o investimento em 18 meses.

Ferramentas gratuitas: Google Planilhas (gratuito); opcionalmente Google Colab com NumPy para a simulação

Atividade avaliada

Modele uma decisão importante de um pequeno negócio real ou realista. Construa um modelo baseado em direcionadores com uma aba de premissas bem separada, rode três cenários, uma análise de sensibilidade com pelo menos cinco direcionadores e uma simulação de Monte Carlo com no mínimo 1.000 rodadas. Escreva um memorando de decisão de duas páginas com a recomendação, a probabilidade de atingir a meta, os direcionadores que mais pesam e os sinais que fariam você mudar de rumo.

Critério Peso Como é um trabalho excelente
Estrutura do modelo 25% Premissas, cálculos e resultados estão separados; as fórmulas são rastreáveis e não há números digitados no meio dos cálculos.
Cenários e sensibilidade 25% Os cenários são coerentes, as faixas de sensibilidade são justificadas e o gráfico de tornado está correto.
Análise probabilística 25% As distribuições são razoáveis e explicadas, a simulação é reproduzível e os resultados são interpretados corretamente.
Memorando de decisão 25% A recomendação é clara, a incerteza é declarada com honestidade e há sinais de alerta e um plano de revisão definidos.

Peça de portfólio

Um modelo de decisão baseado em direcionadores com cenários, gráfico de tornado e simulação de Monte Carlo, acompanhado de um memorando de decisão de duas páginas.

No seu ritmo, com 12 meses de acesso. Dúvidas são respondidas por escrito pelo painel do aluno. Ao concluir o curso, você recebe um registro de conclusão.

Próximo passo

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O que você aprenderá?

  • Construir um modelo financeiro baseado em direcionadores, separando premissas de cálculos.
  • Rodar cenários otimista, base e pessimista e uma análise de sensibilidade com gráfico de tornado.
  • Calcular valores esperados com uma árvore de decisão, incluindo o valor de esperar por mais informação.
  • Executar uma simulação de Monte Carlo e informar a probabilidade de atingir uma meta.

Conteúdo do curso

BIA105 · Planejamento de cenários e modelos de decisão (8 h)
Construa modelos baseados em direcionadores para testar decisões de negócio sob incerteza, usando cenários, análise de sensibilidade, árvores de decisão e simulação de Monte Carlo.

  • Aula 1 · Modelos baseados em direcionadores e cenários
  • Aula 2 · Análise de sensibilidade e árvores de decisão
  • Aula 3 · Simulação de Monte Carlo e memorando de decisão
  • Aula 4 · Laboratório e atividade
  • BIA105 Avaliação · Planejamento de cenários e modelos de decisão
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