{"id":173,"date":"2022-08-09T08:49:55","date_gmt":"2022-08-09T11:49:55","guid":{"rendered":"https:\/\/aeria-cs.com.br\/?p=173"},"modified":"2025-02-06T21:24:46","modified_gmt":"2025-02-07T00:24:46","slug":"analise-preditiva-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aeria-cs.com.br\/index.php\/2022\/08\/09\/analise-preditiva-de-dados\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise preditiva de dados"},"content":{"rendered":"\n

O termo previs\u00e3o \u00e9 frequentemente usado para se referir a um palpite ou opini\u00e3o informada. Para compreendermos melhor, vamos seguir um roteiro. Este roteiro \u00e9 baseado no Cross Industry Standard Process for Data Mining<\/em>, ou CRISP-DM<\/a>, que \u00e9 um m\u00e9todo bastante utilizado para planejar e executar projetos de ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n

Em nosso roteiro, existem seis etapas e descreverei brevemente o que acontece em cada etapa aqui.<\/p>\n\n\n\n

\"An\u00e1lise
Fonte: Wikip\u00e9dia<\/a><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

1- Compreens\u00e3o do neg\u00f3cio<\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 muito importante ter uma compreens\u00e3o do problema que voc\u00ea est\u00e1 tentando resolver e as vantagens que essa solu\u00e7\u00e3o trar\u00e1 para o cliente. Um barco \u00e0 deriva, sem dire\u00e7\u00e3o ou destino n\u00e3o chega a lugar algum. Ent\u00e3o, precisamos de um destino, um objetivo. Por exemplo, qual ser\u00e1 o n\u00famero de vendas de um produto no pr\u00f3ximo trimestre? Antes de trabalhar em um projeto, defina seu objetivo.<\/p>\n\n\n\n

2- Compreens\u00e3o dos dados<\/h2>\n\n\n\n

Voc\u00ea deve estar familiarizado com seus dados antes de poder trabalhar com eles. Se voc\u00ea n\u00e3o tiver dados suficientes para esse problema, \u00e9 fundamental entender os tipos de dados dispon\u00edveis e fazer um plano para selecionar os dados a serem coletados. Dessa forma, voc\u00ea saber\u00e1 como process\u00e1-los para as suas previs\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

3- Prepara\u00e7\u00e3o dos dados<\/h2>\n\n\n\n

Nesse est\u00e1gio, \u00e9 importante garantir que os dados possam ser processados \u200b\u200bpelos modelos de previs\u00e3o. Voc\u00ea pode preparar dados manipulando valores ausentes, processando os valores discrepantes (outliers<\/em>) e aplicando t\u00e9cnicas de normaliza\u00e7\u00e3o ou padroniza\u00e7\u00e3o. E, finalmente, por vezes ser\u00e1 necess\u00e1rio transformar dados categ\u00f3ricos em dados num\u00e9ricos, pois a maioria dos modelos aceita apenas dados num\u00e9ricos.<\/p>\n\n\n\n

4- Modelagem<\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 quando todo o seu trabalho duro pode ser colocado em pr\u00e1tica fazendo as previs\u00f5es. Voc\u00ea precisa dividir os dados em dois gupos: teste e treinamento. Use dados de treinamento para treinar o modelo e, em seguida, use os dados de teste para avaliar a qualidade do modelo.<\/p>\n\n\n\n

5- Avalia\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

O pr\u00f3ximo passo \u00e9 testar para ver se o modelo fez um bom trabalho usando os dados de teste. Existem diferentes m\u00e9todos de avalia\u00e7\u00e3o que voc\u00ea pode usar para prever o sucesso do modelo. \u00c0s vezes, a avalia\u00e7\u00e3o ajuda voc\u00ea aperceber que o seu modelo n\u00e3o foi bem-sucedido. Nesse caso, voc\u00ea deve voltar ao est\u00e1gio de modelagem. Muitas vezes, nesse processo, voc\u00ea ficar\u00e1 alternando entre os est\u00e1gios de modelagem e avalia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

6- Implanta\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

Finalmente, nessa etapa todo o seu trabalho duro pode ser implantado, porque voc\u00ea encontrou o modelo adequado para resolver o problema com os dados dispon\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

Muitas vezes este mapa n\u00e3o \u00e9 uma linha reta. Teremos muitas idas e vindas, especialmente nas partes de avalia\u00e7\u00e3o e modelagem, onde teremos que voltar e melhorar a previs\u00e3o para obter uma pontua\u00e7\u00e3o de avalia\u00e7\u00e3o mais alta.<\/p>\n\n\n\n

Tenha em mente que as m\u00e9tricas de avalia\u00e7\u00e3o s\u00e3o \u00fateis, mas no final das contas, h\u00e1 tamb\u00e9m um aspecto humano, a opini\u00e3o de especialistas no assunto, que precisa ser levado em considera\u00e7\u00e3o antes de fazer qualquer avalia\u00e7\u00e3o final importante. Ent\u00e3o, se voc\u00ea estiver pronto, vamos come\u00e7ar nossa jornada nessa trilha de previs\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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