Exercícios (atualizado 31/10/2019)

Exercícios (atualizado 26/9/2019)

Exercícios

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Exercício 1  Prático - Criar um exemplo de regressão e resolva. D.L.: 15/8/2019. (Seguir videoaulas)

Exercício 1 Teórico - sistemas Mundiais de Gestão, 3 slides. D.L.: 15/8/2019.

Exercício 2 Teórico - Elabore um texto comparando a estrutura de um documento cientifico e um relatório técnico (corporativo)

. D.L.: 22/8/2019.

Exercício 2  Prático - Criar um exemplo de Teste T e resolva utilizando macros em Excel. D.L.: 5/9/2019. (Seguir videoaulas)

Exercício 3  Prático - Criar um exemplo de ANOVA e resolva no SAS. D.L.: 5/9/2019. (Seguir videoaulas)

Exercício 4  Prático - Criar um exemplo de Aprendizagem de Maquina (data mining) e Data Crunching e resolva utilizando Pivot Tables em Excel e SAS. D.L.: 12/9/2019. (Seguir videoaulas)

Exercício 3 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre data crunching, data mining e data analysis.

. D.L.: 12/9/2019.

Exercício 5  Prático - Criar um exemplo de MANOVA SAS. D.L.: 3/10/2019. 

Exercício 4 Teórico - Elabore uma apresentação, 3 slides, sobre TQM (Toyota - GE - Porsche).
D.L.: 12/9/2019.


Exercício 5 Teórico - Elabore uma apresentação, 3 slides, sobre ISO 9.001.

D.L.: 5/12/2019.

Exercício 6 Teórico - Elabore uma apresentação, 3 slides, sobre Lean Startup (Amazon, Uber, Apple, etc.). Principal sistema para hiperinovação.


D.L.: 5/12/2019.

Aula 31/10 - Camadas de Neurônios - Laboratórios: IA - CD - Gestão 4.0 - Estatística - Seminários

Slides dos Laboratórios:

Reunião 11/11 as 18h no Laboratorio A do LCE

Provas 5/12 - Trabalho Canvas ou Lean Canvas e Exercícios ate 27/11

Arquivo ARFF para o Weka Sobre Dinheiro Falso

Arquivo ARFF para o Weka Sobre Dinheiro Falso

Arquivo Gerado a partir do SAS

a,o Duas Camadas de Neurônios


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215.0,130.4,130.3,9.9,12.1,139.6,1
215.1,130.3,129.9,10.3,11.5,139.7,1
214.8,130.3,130.4,10.6,11.1,140.0,1
214.7,130.7,130.8,11.2,11.2,139.4,1
214.3,129.9,129.9,10.2,11.5,139.6,1

Exposição "INTEGRA" no Museu e Centro de Ciências, Educação e Artes "Luiz de Queiroz"

https://www.esalq.usp.br/svcex/museu

https://www.facebook.com/MuseuLQ/photos/a.856418677776129/2439710962780218/?type=3&theater

https://www.instagram.com/museulq/?hl=pt-br

Seminários - Organização

Seminários Organização

Grupo	Data	Saturado
1	12/9
2	19/09
3
4
5
6
7
8
9	17/10
10	28/11
11
12
13
14

Grupo 1 - 12/09

Assuntos: O uso da IA na gestão pública

Integrantes: Ana Elisa Iemini, Bruna Cezário e Damaris Campos
Whatsapp:

Grupo 2 - 19/09
Assuntos: Ócio Criativo - Domêncio de Masi; Perfil das Gerações 

Integrantes: Gabriel Casassa Schoendorf e Jade Cason Pecorari

Grupo 4 - 29/08
Assuntos: IOT e AI: um estudo de caso sobre a Factory 56 (Case Mercedes)
Integrantes: Felipe Hehl, Pedro Laurito e Vinícius Horstmann
Whatsapp: (16) 99179-8191

Grupo 5 - 24/10

Assuntos: 108- Auditorias: tipos, objetivos, agentes etc

Integrantes: Eduardo H Brochini

Grupo 6 - 31/10
Assuntos: Case Uber
Integrantes: Rodrigo Rodriguez, André Almeida, Pedro Bagaiolo

Grupo 7 - 10/09
Assuntos: Evento para inovação em grandes fazendas (estimulando universitários à prática)
Integrantes: Felipe A. C. Boscariol, Leandro Pedro Bertoni Junior

Grupo 8 - 07/11
Assunto: Perfil das gerações, Baby Boomer, Y, Z, Alpha: Estilos de liderança, potencialidades, deficiências, gerenciamento de conflitos entre gerações, linguagens, valores, sinergias, antagonismos.
Integrantes: Erik Vinicius Petini, Gabriel Giovanni, William Cesar Asmegas

Grupo 9 - 17/10
Assunto: Case Magazine Luiza - eCommerce
Integrantes: Mariana Cristine Guilherme da Costa e Arthur Rosolen

Grupo 3 - 14/11
Assuntos: Inteligência Artificial aplicada à Logística
Integrantes: Marina Gabrielle Rodrigues, Marcelo Kenji Mizokoshi, Edson Chia Jen Chiang

Grupo 10 - 28/11
Assunto: Case KPMG; Swot & Mapa Estratégico;
Integrantes: Maria Giulia Scarpa; Matheus Andrade; Rafaela Rodrigues de Sousa.

Grupo 11 - sem data definida 21/11
Assunto: case Volkswagen

Grupo 12 - Janela de Johari 21/11
Integrante: Victoria de Castro Mendonça

Integrante: Guilherme Della Torre Dourador

Blog dos Laboratórios

https://lcd-gs4-usp.blogspot.com

Aula 24/10/2019

Sequencia:

• Laboratórios:
• L. Ciência de Dados e GS&4.0 (Hard Skills)
• L. IA e Habilidades Interpessoais (Soft Skills)
• Ver blog e atividades
• Visitas a parceiros ou empresas de membros dos Labs, só para os membros dos Labs:
• Caterpillar -  ISO 9001
• Arcelor Mital - ISO 9001 - OHSAS 18000 e SA 8000
• Viação Piracicabana - Toyota - ISO 9001 e 14.000
• Hyundai Motor Brasil Gestão 4.0
• Mercedes Benz Gestão 4.0
• JBS - ISO 9001 e ISO 17025
• IBM - Watson - Plataforma mais importante de IA (Pluriubus)
• Raizen - Incubadora de Startups
• Google Brasil - IA e Comput. Quântico
• AT&T - Big Data
• Cargill - Maior empresa de agribusines do mundo - 9000 e 22000
• Informa Economics - Maior empresa de informação de agribusines do mundo - Marcelo Claudino dos Santos, Diretor de BI - Camarão, IA e Ciência de Dados
• Biblioteca - ESALQ - 11 anos de Toyota e 13 anos de BSC - 2 PPQ (Palácio dos Bandeirantes, Quercia, Serra)
• Clinica do Leite - Premio da Europa - CEQ, ISO 17025
• LRi - 17025 - Toyota (Toyota 4.0 = Porche)
• Ecotoxicologia - BPL
• Rodar $$$ Falso - Weka
• Provas e Trabalho Startup
• Seminarios
• 
  

Vídeo Dinossauro Machine Learning - Rede Neural

Vídeo Dinossauro Machine Learning -  Rede Neural

https://www.youtube.com/watch?v=NZlIYr1slAk&t=613s

Brinquedo IA - Watson / IBM

Brinquedo IA - Watson / IBM


http://innovationinsider.com.br/computacao-cognitiva-e-brinquedo-de-crianca/

Textos dos Seminários Dead Line 30/10

Áreas do Laboratório - DRAFT

Áreas do Laboratório

Area de Trabalho	Esclarecimentos
Amostragem para Estatistica e Inteligencia Artificial	Univariado, Multivariado, para Machine Learning, etc.
Analise Critica Empresarial	ISSO, Toyota, Anazon, Uber, Drop-Box, Appple, Google, etc.
Auditoria Empresarial	Primeira, Segunda e Terceira Partes, Interna, Externa, de Processos, Financeira, Pre, Certificação, Manutenção, Recertificação, etc.
Big - Small Data	Trade off metodologias
Breefing - Proposta - Execução - Resultados
Certificaçação Internacional da Qualidade	Metodologias, Sistemas, ISO, FSC, AS, OHSAS, GLOBALG.A.P, Auditorias para Certificaão)
Ciencia de Dados	Areas de Conhecimento, Machine Learning, Estatistica, BI, RCA, Gest. De Risco, Logistica, etc.
Data Mining	Etapas, Metodologias
Diámicas para Contratação	Jogos Empresariais, Resolução de Problemas Praticos, Abordagem Psicologica-Emocional
Estatistica Tipos	Univariada, Multivariada, Parametrica, Robusta, Inferencia Indutiva
Estilos de Gestão	Douglas Mc. Gragor, Gerações: BB, X, Y, Z e Alpha
Ferramentas de Gestão Sistemica e 4.0	KPIs, Metas, Requisitos da Qualidade, DMAIC, PDCA, Lean Production, QFD, Mapa de Processos, RCA, SWOT-N, Avaliação Invertida, Kaizen, Kaikaku, Celulas de Trabalho, Grupos de Kaizen,  CCQ, Maslow, etc.
Gestão de Lucro	Custo, Receita, Sustentabilidade, Matriz BCG, M. GE, otras ferramentas
Gestão de Risco	FMEA/FTA, Atuarial, Outras metodoligias
Gestão Indistria, Serviços, Ageopacuaria e Mineração 4;0	Quarta Revolução Industrial, Terceira da Internet, Sistemas, Kaikaku, Certificaç;ao Internacional, etc.
Gestão Sistemica Holistica	Logica de Sistemas, Logica Aristotelica Carteciana Newtoniana, Inferencia, Dedução, Sistemas Mundiais
Hipercompetitividade
Hiperinovação
Inteligencia Artificial	Plataformas: Alpha 0, Pluribus, Watson, etc. Mercado de Trablho, Habilidades de Mercado, Desemprego, Velocidade de Inovação, Competitividade
Inteligencia Corporativa e Tipos	Antesipativa, Colaborativa, Coletiva, Competitiva, Emocional, Linguistica, Logico-Matematica, Social, etc.
Inteligencia de Vida	Quyalidade de Vida, Felicidade, Equilibrio Financeiro, Enpregabilidae, Competitividade
Intelogencia Empresarial	Sobrevivencia, Crescimento e Competitividade
Linguagens para CD, IA, ML	Phyton, Julia, Java, Java Script, C, R, SAS, SPSS, SQL,  Pascal e Fortran
Machine Learning	Métodos, Parametros, Potencialidades, Limitaçoes, Algoritmos, Quebra de Paradigma
Metrologia	Sistemas, Metricas, Incerteza, Estatistica, Computação, Materiais de Referencia, etc.
Pesquisas de Mercado	Conjoint Analysis, CRM, QFD, Satisfação de Clientes, Benchmarking Competitivo, etc.
Planejamento Estrategico Tatico	Escolas, As 10 Escolas, BSC, Desdobramento de Politicas
Plano de Negocio	Viabilidade Economica, Sustenatabilidade, Métodos: Tradicionais e Lean.
Robotica	Principio, Metodos, Aplicaçoes: Economia, Administração, Engenharia, Educação, etc.
Simulação Computacional	Principios, Ferramentas, Bootstraping, Jack Knife, Montecarlo, etc.
Sinargia Inteliogencia Artificial e Estatisitica	Acuracia - Confiança - Erro I Erro II, Especificidade, Falsos Positivos, F. Negativos, Benchmarking, etc.
Sistemas Mundiais de Gestão	Toyota, Porsche (Toyota 4.0), Amazon, Google, Microsoft, BSC, 6 Sigma, ISO, Lean Statrup, Lean Canvas, etc.
Sociedade 4.0 e 5.0
Teoria da Informação	Relação Custo/Beneficio, Pontos de Inflexao, Inferencia, Comportamento Asintotico
Testes de Proficiencia	Benchmarking, Métodos, Representações Graficas, Coordenação, etc.
Text Miner	Metodologias, Principios, Programação
Trablho em Equipe, Sinergia, Empatia, Liderançã	Motivação, Autorrealização
Visula Analytics	Métodos, Principios, Softwares, Impacto em Vendas.
Zero Defeito e Praparação para Auditorias	7 FCQ, 7FPQ, Auditoria Interna, Check Down, Auditoria Interna de Processos, Simulaçoes, etc.

Teoria da Informação - Tamanho Ótimo de Amostra

Teoria da Informação - Tamanho Ótimo de Amostra

Weka - Redes Neurais - Exemplo Iris Primeira vez na ESALQ

Weka - Redes Neurais - Exemplo Iris
Primeira vez na ESALQ

Leitura do Arquivo - para Download:


Arquivo do Weka no Word

• Abrir em Word
• Copiar para Bloco de Notas
• Salvar como iris.arff (no diretório Documentos)
• Proto para ser lido pelo Weka

Arquivo pronto para Download:

Arquivo Iris para Weka (.arff)

Weka - Estrutura do Arquivo ARFF - Iris

Colorindo o Arquivo

Arquivo Inteiro - Iris

% 1. Title: Iris Plants Database

% 

% 2. Sources:

%      (a) Creator: R.A. Fisher

%      (b) Donor: Michael Marshall (MARSHALL%PLU@io.arc.nasa.gov)

%      (c) Date: July, 1988

% 

% 3. Past Usage:

%    - Publications: too many to mention!!!  Here are a few.

%    1. Fisher,R.A. "The use of multiple measurements in taxonomic problems"

%       Annual Eugenics, 7, Part II, 179-188 (1936); also in "Contributions

%       to Mathematical Statistics" (John Wiley, NY, 1950).

%    2. Duda,R.O., & Hart,P.E. (1973) Pattern Classification and Scene Analysis.

%       (Q327.D83) John Wiley & Sons.  ISBN 0-471-22361-1.  See page 218.

%    3. Dasarathy, B.V. (1980) "Nosing Around the Neighborhood: A New System

%       Structure and Classification Rule for Recognition in Partially Exposed

%       Environments".  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine

%       Intelligence, Vol. PAMI-2, No. 1, 67-71.

%       -- Results:

%          -- very low misclassification rates (0% for the setosa class)

%    4. Gates, G.W. (1972) "The Reduced Nearest Neighbor Rule".  IEEE 

%       Transactions on Information Theory, May 1972, 431-433.

%       -- Results:

%          -- very low misclassification rates again

%    5. See also: 1988 MLC Proceedings, 54-64.  Cheeseman et al's AUTOCLASS II

%       conceptual clustering system finds 3 classes in the data.

% 

% 4. Relevant Information:

%    --- This is perhaps the best known database to be found in the pattern

%        recognition literature.  Fisher's paper is a classic in the field

%        and is referenced frequently to this day.  (See Duda & Hart, for

%        example.)  The data set contains 3 classes of 50 instances each,

%        where each class refers to a type of iris plant.  One class is

%        linearly separable from the other 2; the latter are NOT linearly

%        separable from each other.

%    --- Predicted attribute: class of iris plant.

%    --- This is an exceedingly simple domain.

% 

% 5. Number of Instances: 150 (50 in each of three classes)

% 

% 6. Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class

% 

% 7. Attribute Information:

%    1. sepal length in cm

%    2. sepal width in cm

%    3. petal length in cm

%    4. petal width in cm

%    5. class: 

%       -- Iris Setosa

%       -- Iris Versicolour

%       -- Iris Virginica

% 

% 8. Missing Attribute Values: None

% 

% Summary Statistics:

%                Min  Max   Mean    SD   Class Correlation

%    sepal length: 4.3  7.9   5.84  0.83    0.7826   

%     sepal width: 2.0  4.4   3.05  0.43   -0.4194

%    petal length: 1.0  6.9   3.76  1.76    0.9490  (high!)

%     petal width: 0.1  2.5   1.20  0.76    0.9565  (high!)

% 

% 9. Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.

@RELATION iris

@ATTRIBUTE sepallength REAL

@ATTRIBUTE sepalwidth REAL

@ATTRIBUTE petallength       REAL

@ATTRIBUTE petalwidth  REAL

@ATTRIBUTE class       {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica}

@DATA
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa
4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa
5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa
5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa
5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa
5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa
5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa
5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa
4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa
5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa
4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa
5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa
5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa
5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa
5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa
5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa
5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa
5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa
4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa
4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa
5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor
6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.6,2.5,3.9,1.1,Iris-versicolor
5.9,3.2,4.8,1.8,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.3,2.5,4.9,1.5,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.7,1.2,Iris-versicolor
6.4,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
6.6,3.0,4.4,1.4,Iris-versicolor
6.8,2.8,4.8,1.4,Iris-versicolor
6.7,3.0,5.0,1.7,Iris-versicolor
6.0,2.9,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.6,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.8,1.1,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.7,1.0,Iris-versicolor
5.8,2.7,3.9,1.2,Iris-versicolor
6.0,2.7,5.1,1.6,Iris-versicolor
5.4,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.0,3.4,4.5,1.6,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.7,1.5,Iris-versicolor
6.3,2.3,4.4,1.3,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.1,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.5,4.0,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.6,4.4,1.2,Iris-versicolor
6.1,3.0,4.6,1.4,Iris-versicolor
5.8,2.6,4.0,1.2,Iris-versicolor
5.0,2.3,3.3,1.0,Iris-versicolor
5.6,2.7,4.2,1.3,Iris-versicolor
5.7,3.0,4.2,1.2,Iris-versicolor
5.7,2.9,4.2,1.3,Iris-versicolor
6.2,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica
6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica
6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica
7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica
4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica
7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica
6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica
7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica
6.5,3.2,5.1,2.0,Iris-virginica
6.4,2.7,5.3,1.9,Iris-virginica
6.8,3.0,5.5,2.1,Iris-virginica
5.7,2.5,5.0,2.0,Iris-virginica
5.8,2.8,5.1,2.4,Iris-virginica
6.4,3.2,5.3,2.3,Iris-virginica
6.5,3.0,5.5,1.8,Iris-virginica
7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica
7.7,2.6,6.9,2.3,Iris-virginica
6.0,2.2,5.0,1.5,Iris-virginica
6.9,3.2,5.7,2.3,Iris-virginica
5.6,2.8,4.9,2.0,Iris-virginica
7.7,2.8,6.7,2.0,Iris-virginica
6.3,2.7,4.9,1.8,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.1,Iris-virginica
7.2,3.2,6.0,1.8,Iris-virginica
6.2,2.8,4.8,1.8,Iris-virginica
6.1,3.0,4.9,1.8,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.1,Iris-virginica
7.2,3.0,5.8,1.6,Iris-virginica
7.4,2.8,6.1,1.9,Iris-virginica
7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
%
%
%

Analise - Sequencia