Quais são as principais etapas para desenvolver um projeto de análise preditiva?

1 Definir o problema

O primeiro passo é definir o problema ou o objetivo que você deseja resolver ou alcançar com a análise preditiva. Você precisa especificar que tipo de previsão deseja fazer, quais fontes de dados você tem ou precisa, quais métricas usará para medir os resultados e qual valor comercial você espera gerar. Você também precisa considerar as implicações éticas, legais e sociais do seu projeto e como você abordará quaisquer vieses potenciais, questões de privacidade ou dilemas éticos.

2 Explore os dados

A próxima etapa é explorar os dados que você tem ou planeja coletar para seu projeto. Você precisa entender as características, a qualidade e a distribuição de seus dados e como eles se relacionam com seu problema ou objetivo. Você também precisa executar algumas tarefas de limpeza, pré-processamento e transformação de dados, como lidar com valores ausentes, valores atípicos, duplicatas, erros ou inconsistências. Você pode usar várias ferramentas e técnicas, como estatísticas descritivas, visualizações, análise de correlação ou engenharia de recursos, para explorar e preparar seus dados.

4 Implantar o modelo

A quarta etapa é implantar o modelo em um ambiente de produção, onde ele pode fazer previsões em dados novos ou em tempo real. Você precisa garantir que seu modelo seja escalável, confiável e seguro e que ele possa lidar com diferentes cenários, como alterações na qualidade, volume ou formato dos dados. Você também precisa monitorar e manter seu modelo e atualizá-lo regularmente com novos dados ou comentários. Você pode usar várias ferramentas e plataformas, como AWS, Azure ou Google Cloud, para implantar e gerenciar seu modelo.

5 Comunique os resultados

A etapa final é comunicar os resultados e os insights que seu modelo gera para seus stakeholders, como clientes, gerentes ou tomadores de decisão. Você precisa apresentar seus resultados de forma clara, concisa e convincente, usando vários métodos, como relatórios, painéis ou histórias. Você também precisa explicar como seu modelo funciona, quais suposições e limitações ele tem e quais recomendações ou ações ele sugere. Você pode usar várias ferramentas e técnicas, como Tableau, Power BI ou storytelling, para comunicar seus resultados.

6 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?