Transformamos seus dados em insights úteis. Explore como a demanda pode mudar neste pequeno estúdio de previsão.
Vamos falar sobre seus dadosUm produto, mudanças de condições, novas possibilidades.
Dê uma olhada nos picos de fim de semana e nos registros perdidos.
Explore a previsão.
Boas decisões começam com a compreensão da história em seus dados.
Dados e aprendizado de máquina
Começamos com o problema de negócios para resolver, em vez de escolher um modelo. Definimos quais dados serão usados, como o sucesso será medido e qual decisão a saída apoiará desde o início.
Na previsão, classificação ou identificação de padrões incomuns, o objetivo é mais do que produzir um resultado: deve ser mensurável, compreensível e capaz de entregar valor em uso real.
O que entregamos
Esclarecemos a decisão de apoiar, o objetivo e as fontes de dados a serem usadas. Antes do início da modelagem, avaliamos a qualidade dos dados, a cobertura e o quão bem os dados representam o problema.
Primeiro, estabelecemos uma linha de base para comparação. Avaliamos as opções do modelo usando os mesmos dados e medidas, avaliando o sucesso por meio do desempenho técnico e de resultados comerciais significativos.
Definimos qual sistema usará a saída do modelo, quem a usará e qual decisão apoiará. Planejamos manter os resultados confiáveis ao longo do tempo, monitorando as mudanças nos dados e no desempenho do modelo.
O trabalho em contexto
Um exemplo de previsão de demanda apresenta observações históricas e expectativas futuras juntas. Incerteza e contexto de avaliação importam ao lado do valor previsto.
Como trabalhamos juntos
Entregáveis e o plano de trabalho são definidos em torno das necessidades do seu projeto.
Esclarecemos a decisão de apoiar, a saída esperada do modelo e as medidas usadas para avaliar o sucesso.
Analisamos fontes de dados, qualidade, cobertura e relações de tempo. Identificamos lacunas e áreas que precisam de preparação antes da modelagem.
Comparamos a abordagem de linha de base e as opções de modelo sob o mesmo design de teste. Juntamente com o desempenho, avaliamos a explicabilidade, o custo operacional e o alinhamento com o objetivo de negócios.
Definimos qual sistema usará a saída do modelo, quem a usará e como. Juntos, também estabelecemos monitoramento para rastrear mudanças nos dados e no desempenho do modelo.
Engenharia nos detalhes
O efeito de registros ausentes ou incorretos é explicitado.
O tempo de avaliação e a relação entre treinamento e dados de teste são planejados com cuidado.
Mudanças nos dados ou no uso podem desencadear a necessidade de reavaliação.
Perguntas comuns
Primeiro, determinamos quais dados são realmente necessários para a decisão. A falta de informações pode ser resolvida coletando novos dados, combinando fontes ou estreitando o escopo do problema. Nem todas as necessidades exigem a construção de um grande conjunto de dados do zero.
Definimos medidas de sucesso antes de desenvolver o modelo. Juntamente com métricas técnicas, avaliamos o impacto comercial de previsões incorretas, melhorias em relação ao método existente e se a saída pode realmente ser usada no processo de decisão.
Não. Alguns problemas podem ser resolvidos de forma mais confiável e sustentável através de regras de negócios, métodos estatísticos ou análise mais simples. Recomendamos usar um modelo apenas quando ele oferece uma vantagem mensurável para o problema.
Nós avaliamos isso antes de desenvolver um modelo. Examinamos registros ausentes, duplicatas, inconsistências, cobertura de tempo e campos de dados relevantes para o alvo, esclarecendo quais usos os dados podem suportar.
Dependendo do caso de uso, podemos planejar métodos que ajudem a explicar a decisão do modelo. Nos processos de suporte à decisão, pretendemos tornar os principais fatores que influenciam o resultado compreensível ao lado da pontuação.
Sim. medida que o comportamento do usuário, a demanda, a estrutura do produto ou outras condições mudam, os dados vistos pelo modelo também podem mudar. Monitoramos as distribuições de dados e o desempenho do modelo para identificar quando são necessárias reavaliação ou atualizações.
Definimos onde a saída será usada desde o início. As previsões podem ser integradas por meio de uma API, interface de relatório, ferramenta operacional ou sistemas empresariais existentes para chegar ao ponto em que as decisões são tomadas.
Avaliamos a confiabilidade, a frescura, o licenciamento e os termos de uso de fontes de dados externas para determinar se elas podem ser usadas junto com dados internos.
Não há cronograma fixo. As necessidades de treinamento dependem da rapidez com que os dados mudam, com que frequência o modelo é usado e como o desempenho se comporta ao longo do tempo. Alguns modelos permanecem estáveis por um longo tempo, enquanto outros podem precisar de atualizações mais frequentes.
Não. A experiência é uma simulação ilustrativa que mostra como as mudanças nos dados e cenários podem afetar a lógica de previsão. Em um projeto real, a seleção de modelos e o treinamento são realizados separadamente usando os dados da organização e o caso de uso.
Compartilhe a pergunta de negócios, fontes de dados disponíveis e saída esperada.
