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Análise preditiva para a empresa moderna

by Nooruddin Abbas Ali

March 2025

Intermediate to advanced

360 pages

9h 25m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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Para quem é este livro?Como este livro está organizadoConvenções utilizadas neste livroUtilizar exemplos de códigoAprendizagem em linha da O'ReillyComo contactar-nosAgradecimentos
A evolução da análise de dadosDiferentes tipos de análise de dadosAnálise descritivaAnálise de diagnósticoAnálise preditivaAnálise prescritivaAquisição de conhecimentos, aprendizagem automática e o papel da análise preditivaFerramentas, estruturas e plataformas no mundo da análise preditivaLínguas e bibliotecasServiçosConclusão
Passa de "produtor de dados" a "orientado por dados"Desafios à utilização da análise preditivaPessoasDadosTecnologiaCasos de utilização da análise preditiva em sectores verticaisFinançasCuidados de saúdeAutomóvelEntretenimentoConclusão
Estatística e Álgebra LinearRegressãoO que é a análise de regressão?Técnicas de regressãoR-quadrado e valor PSeleção de um modelo de regressãoÁrvores de decisãoTreinar árvores de decisãoUtilização de árvores de decisão para resolver problemas de regressão: Árvores de regressãoAjustar as árvores de decisãoOutros algoritmosFlorestas aleatóriasRedes NeuronaisMáquinas de vetor de suporteClassificador Naive BayesOutros padrões de aprendizagem na aprendizagem automáticaConclusão
Compreender os dadosPré-processamento de dados e engenharia de caraterísticasTratamento de dados em faltaCodificação de dados categóricosTransformação de dadosGestão de OutliersTratamento de dados desequilibradosCombinação de dadosSeleção de caraterísticasDivisão de dados pré-processadosCompreender o preconceitoO pipeline de análise preditivaA fase de dadosA fase de modeloA fase de servirOutros componentesSelecionar o modelo certoConclusão
Anaconda e Jupyter NotebooksNumPy em PythonIntrodução ao NumPyGeração de matrizesCorte de matrizesTransformação de matrizesOutras operações de matrizExplorar um exemplo de negócio utilizando o PandasPandas em PythonImportar e visualizar dadosVisualiza os dadosLimpeza e modificação de dadosLeitura de diferentes fontes de dadosFiltragem e agrupamento de dadosScikit-learnFormação e previsão com um modelo de regressão linearUsando um classificador Random ForestTreinar uma árvore de decisãoUm exemplo de agrupamento (aprendizagem não supervisionada)Conclusão
Fundamentos do TensorFlowRegressão linear usando o TensorFlowPreparação de dadosCriação de modelos e formaçãoPrevisões e avaliação de modelosRedes neurais profundas no TensorFlowConclusão
Recomendações de preços de retalho óptimos com base em previsõesUtilizando um modelo de regressão linear simplesUtilizar um modelo de regressão polinomialUtilizar a regressão multivariadaUma introdução aos sistemas de recomendaçãoConstrói sistemas de recomendação usando o surprise scikit em PythonClassificação das fraudes com cartões de créditoAnálise de base da fraude com cartões de crédito utilizando redes neurais artificiaisAnálise ponderada de fraudes com cartões de crédito usando redes neurais artificiaisAnálise de Cartões de Crédito com Múltiplas Camadas Ocultas na Network+ Neural ArtificialConclusão
Cloud ou não CloudExplorando o AWS SageMakerPré-requisitosIntrodução e exploração de dadosTransformação de dadosTreinamento e previsão de modelosLimpezaExplorar o Amazon ForecastImportar dadosTreina o PredictorCria uma previsãoAnálise de variações hipotéticasLimpezaConclusão
Mais alguns casos de utilizaçãoNavegação e gestão do tráfegoPontuação de créditoO impacto social das previsõesConclusão

Overview

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com

Prevê-se que o mercado da análise preditiva cresça dos actuais 10,5 mil milhões de dólares para 28 mil milhões de dólares até 2026. Com o aumento da automatização em todas as indústrias, o aumento da tomada de decisões baseada em dados e a proliferação de dispositivos IoT, a análise preditiva tornou-se uma necessidade operacional nas empresas actuais com visão de futuro.

Se és um profissional de dados, precisas de estar alinhado com as atividades da tua empresa mais do que nunca. Este livro prático fornece os antecedentes, as ferramentas e as melhores práticas necessárias para te ajudar a conceber, implementar e operacionalizar a análise preditiva no local ou na Cloud.

Explora as formas como a análise preditiva pode fornecer contributos diretos para o seu negócio
Compreende as ferramentas matemáticas normalmente utilizadas na análise preditiva
Aprende as estruturas de desenvolvimento utilizadas nas aplicações de análise preditiva
Apreciar o papel da análise preditiva no processo de aprendizagem automática
Examina as implementações industriais da análise preditiva
Constrói, treina e retreina modelos preditivos usando Python e TensorFlow