Num mundo movido por dados e cada vez mais projetos em torno da sua análise com o objetivo de apoiar a tomada de decisão das empresas, o desenho das fases de um projeto de análise de dados tornou-se um elemento fundamental para o sucesso do estudo.
Criar uma metodologia sólida que oriente os profissionais nas diferentes etapas da análise é crucial para obter resultados precisos e significativos que possam ser aproveitados para beneficiar o negócio e a direção estratégica que ele deve seguir para enfrentar o futuro.
Neste artigo exploramos como desenhar as fases de um projeto de análise de dados e as principais etapas do processo para qualquer tipo de contexto, como o de corretores de seguros, que estão cada vez mais preocupados com a exploração de dados e o uso de tecnologias para isso. .
Uma metodologia apropriada
Uma metodologia bem estruturada pode fazer toda a diferença no processo de análise de dados para corretores de seguros e qualquer outro setor orientado a dados. Embora existam metodologias diferentes, neste caso, veremos CRISP-DM: Processo padrão CRoss-Industry para mineração de dados o Processo padrão intersetorial para mineração de dados, amplamente utilizado por profissionais de ciência de dados.
Esta metodologia consiste em 6 fases: entender o negócio, entender os dados, prepará-los, criar o modelo, avaliá-lo e implantá-lo.
Fase 1: Entenda o negócio
Qualquer projeto começa pela compreensão do modelo de negócio em que será desenvolvido. Para conseguir isso, você deve primeiro:
- Defina os objetivos do negócio e entender completamente o que você deseja alcançar.
- avaliar a situação determinar os recursos disponíveis, os requisitos do projeto, avaliar riscos e contingências e realizar uma análise de custo-benefício.
- Estabeleça metas técnico de dados e como o sucesso será medido de uma perspectiva técnica.
- criar um plano projeto, selecionando as tecnologias e ferramentas a utilizar e definindo planos detalhados para cada fase do projeto.
Fase 2: Compreendendo os dados
Esta fase se concentra na identificação, coleta e análise de conjuntos de dados para obter resultados do projeto. As quatro tarefas principais são:
- Colete dados iniciais e se necessário, carregue-os em ferramentas para análise.
- Examine os dados e documentar suas propriedades iniciais, como formato, número de registros e campos-chave.
- Aprofunde-se nos dados, consultando-os, visualizando-os e identificando relações entre eles.
- verifique a qualidade dos dados, avaliando sua limpeza ou qualidade e documentando quaisquer problemas encontrados.
Fase 3: Preparar os dados
80% do tempo de desenvolvimento de um projeto de dados consiste na preparação dos conjuntos de dados finais para modelagem. Tem cinco tarefas principais:
- Determine quais conjuntos de dados serão utilizados e documentarão os motivos da inclusão ou exclusão.
- Corrigir, imputar ou excluir valores errados para manter os dados o mais limpos possível.
- Construir dados calculando novos atributos que serão úteis.
- Integrar e combinar dados de múltiplas fontes para criar novos conjuntos de dados.
- Formato aos dados conforme necessário.
Fase 4: Crie o modelo
Geralmente é a fase mais curta do projeto, embora seja provável que vários modelos baseados em diversas técnicas diferentes sejam construídos e avaliados para ficar com aquele que obtém os melhores resultados. Esta fase consiste em quatro tarefas:
- Selecione técnicas de modelagem determinar quais algoritmos serão aplicados.
- Gerar design de teste e conjuntos de dados específicos para treinamento, teste e validação.
- Modelo de construção para executar uma função que gera uma regressão linear.
- Avalie o modelo que fornece melhores resultados com base no conhecimento do domínio, critérios de sucesso predefinidos e design de teste.
Fase 5: Avaliar o modelo
A fase de avaliação analisa de forma mais ampla qual modelo técnico melhor se adapta ao negócio e o que fazer a seguir. Esta fase tem três tarefas:
- Avalie os resultados questionando se os modelos atendem aos critérios de sucesso e quais devemos aprovar para o negócio.
- Revise o trabalho realizada analisando se algo foi esquecido e/ou todas as etapas foram executadas corretamente.
- Determine os próximos passos com base nas três tarefas anteriores: continuar com a implementação, iterar ainda mais ou iniciar novos projetos.
Fase 6: Implantar o modelo
A utilidade de um modelo reside na sua capacidade de fornecer acesso aos seus resultados. A complexidade desta etapa pode variar significativamente dependendo da extensão da implementação e é composta por quatro tarefas:
- Desenvolver e documentar um plano para implementar o modelo.
- Plano de monitoramento, ajuste e otimização para evitar problemas durante a fase operacional de um modelo.
- Documentação e resumo do projeto em um relatório final dos resultados do projeto.
- revisão do projeto e uma retrospectiva sobre o que deu certo, o que poderia ter sido melhor e como melhorar no futuro.
O desenho das fases de um projeto de análise de dados é parte essencial quando queremos realizar um estudo que facilite a tomada de decisão. Contar com uma metodologia sólida como o CRISP-DM é sem dúvida importante, embora não seja o único. Eles servem como um guia para realizar um processo limpo e contínuo que nos permite ter informações precisas em que podemos confiar.
Os corretores de seguros trabalham diariamente com uma grande quantidade de informações utilizáveis que, através de uma metodologia adequada e de profissionais que auxiliam no desenho das fases de um projeto de análise de dados, aliadas ao uso de ferramentas tecnológicas especializadas, acabarão por se tornar informações que agregam valor no caminho para a tomada de decisões informadas e a melhoria contínua dos negócios.
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