Análise preditiva

Introdução à alfabetização de dados

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

Visão geral das análises

Visão geral das análises

Introdução à alfabetização de dados

Por que usar a análise preditiva?

  • Antecipar resultados mais prováveis
  • Prever um processo ou sequência
  • Estimar algo desconhecido com base nas informações disponíveis

 

Cuidado: sempre há um grau de incerteza associado às previsões

Ampliação da análise preditiva

Introdução à alfabetização de dados

Técnicas comuns

  • Modelos de aprendizado de máquina
    • Baseado em classificação
      • Previsão de cancelamentos de assinaturas
    • Baseado em regressão
      • Previsão de preços de imóveis com base nas características do bairro
  • Previsão de séries temporais
    • Previsão de receita de vendas ao longo do tempo
  • Análise preditiva de texto
    • Prever se um e-mail é spam ou não

Exemplo de série temporal

Introdução à alfabetização de dados

Modelagem preditiva

Etapas da modelagem preditiva

  • Os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste para a criação do modelo preditivo
  • As previsões são interpretadas e avaliadas nos dados de teste, usando métricas predeterminadas, como precisão (porcentagem de previsões corretas)
Introdução à alfabetização de dados

Estudo de caso: Vencedor da Copa do Mundo

Qual time tem mais chances de vencer a próxima Copa do Mundo da FIFA?

  • Selecionar variáveis relevantes, como classificações de times e jogadores, rankings e dificuldade da partida
  • Criar um modelo preditivo para prever a probabilidade de vencer ou alcançar fases específicas

 

Use os insights para prever a probabilidade de vitória de cada país

Troféu e da Copa do Mundo e bola

Introdução à alfabetização de dados

Vamos praticar!

Introdução à alfabetização de dados

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