Reamostragem em modelos preditivos: separação treino e teste
Nesse artigo abordamos técnicas de reamostragem de dados, conhecidas como separação treino/validação/teste, úteis para avaliar a acurácia de modelos preditivos. Mostramos exemplos e aplicações das técnicas, destacando o contexto e os desafios que podem emergir, usando problemas de regressão e de classificação com dados temporais e de corte transversal. Códigos dos exemplos são expostos nas linguagens de programação R e Python.
Fluxo de trabalho para Modelagem Preditiva
Neste artigo, apresentamos um guia de trabalho para desenvolver modelos preditivos, percorrendo as principais etapas para se ter uma visão geral do processo. Mostramos um exemplo prático de ponta a ponta, usando as linguagens de programação R e Python.
Análise Exploratória de Séries Temporais
Neste artigo, vamos apresentar técnicas e métodos úteis para analisar séries temporais e entender suas características. Mostramos as aplicações e interpretações de cada técnica com exemplos de dados reais, usando as linguagens de programação R e Python.
Análise de Correlação em Estatística
Neste artigo, vamos apresentar o conceito de correlação na estatística, avaliar sua aplicabilidade no mundo real, verificar como estimar e interpretar o coeficiente de correlação e, por fim, vamos ver como aplicar a análise de correlação com dados macro-financeiros do Brasil, usando as linguagens de programação R e Python.
Análise Exploratória de Dados com o Gráfico de Linha
Neste artigo entenderemos sobre a importância da visualização de dados e veremos o que é, como funciona e como gerar gráficos de linha. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
