Aplicando probabilidade condicional

Probabilidade Avançada: Incerteza em Dados

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Entendendo probabilidade condicional

• Probabilidade de B ocorrer dado que A já ocorreu
• Exemplo:
  • Cliente viu a página do produto (evento A)

Entendendo probabilidade condicional

• Probabilidade de B ocorrer dado que A já ocorreu
• Exemplo:
  • Cliente viu a página do produto (evento A)
  • O cliente vai comprar? (evento B)

Aplicações reais de probabilidade condicional

• Análise de retenção de clientes:
  • O cliente vai renovar dado o uso de recursos premium?
• Detecção de fraude:
  • A transação é fraudulenta dado um gasto atípico?
• Otimização da cadeia de suprimentos:
  • Chance de atraso dado mau tempo?

Revisando probabilidades com o teorema de Bayes

• Rever probabilidades à luz de novas evidências
• Comece com: probabilidades a priori + novos dados + verossimilhança

Revisando probabilidades com o teorema de Bayes

• Rever probabilidades à luz de novas evidências
• Comece com: probabilidades a priori + novos dados + verossimilhança
• Termine com: probabilidades a posteriori

Modelagem bayesiana e tomada de decisão

• Atualizações contínuas conforme chegam novos dados
• Gerencie incerteza e dados incompletos
• Adapte e melhore decisões

Exemplo: detecção de fraude

• Modelo bayesiano para rastrear fraude em cartão
  • Probabilidade a priori com base no setor: 2%
• Nova transação
  • Mudança brusca no padrão de gastos
    • Presente em 85% das transações fraudulentas
    • Apenas em 5% das legítimas
  • Probabilidade a posteriori sobe bastante, para 25.8%
• Transação sinalizada para revisão

Vamos praticar!

Probabilidade Avançada: Incerteza em Dados