ANALISE PREDITIVA E BIG DATA MODULO 3 APOSTILA

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Inteligência Artificial e Big Data 
aplicada ao marketing e ao consumo
Cláudio Pinheiro
IBN
ANÁLISE 
PREDITIVA II
3 
Linkedin : claudio-pinheiro-cloud
Twitter : @pinheiroclaudio
Inteligência Artificial e Big Data aplicada ao marketing e 
ao consumo
Tarefas 
Analíticas
Sumarização
Segmentação
Classificação
Estimação
Recomendação
Previsão
Quantos produtos vendemos?
Qual o tempo médio de atendimento?
Quanto dura o ciclo de venda?
Quantos
grupos
diferentes
de clientes
temos?
Qual é a 
classe deste
novo 
cliente?
Quanto devemos
gastar em mídia
para vendermos
20% a mais?
Quais
produtos
devemos
recomendar
a um cliente
que está
comprando
um 
determinado
produto?
Quanto
iremos
vender 
mensalmen
te deste
produto na
região sul
em 2019?
4 - DECISÕES BASEADAS EM DADOS
y
Variável de Independente
Preditora
Variável de entrada
Variável dependente
Predita
Alvo 
NÃO SUPERVISIONADA SUPERVISIONADA
4 - DECISÕES BASEADAS EM DADOS
Variável alvo
Variável Dependente
Variável Predita
Intercepto
Coeficiente Angular
Variável 1
Valor Variável 1 Valor Variável2
Coeficiente Angular
Variável 2
Erro Aleatório
Variável independentes
Variáveis Preditoras
Variáveis de entrada
4 - DECISÕES BASEADAS EM DADOS
Variável alvo
Variável Dependente
Variável Predita
Intercepto
Coeficiente Angular
DESCONTO
DESCONTO PUBLICIDADE
Coeficiente Angular
PUBLICIDADE
Erro Aleatório
Variável independentes
Variáveis Preditoras
Variáveis de entrada
Supervisionado Não Supervisionado
Temos o X e o y Temos apenas o X
• Estimar a produção
• Previsão de atrito
• Estimação de retorno de campanha
• Clusterização
• Segmentação de usuários
• Recomendação de produto,
• Redução de dimensionalidade
Tipos de aprendizado
Aprendizagem por Reforço
Temos o alvo/meta
• Desafios
• Competições
• Aprendizagem evolutiva
Tipos de 
Abordagem
TIPOS DE 
ABORDAGEM
Supervisionada
Não 
Supervisionada
Aprendizagem 
por Reforço
Regressão 
Linear
Árvores de 
Decisão
Redes 
Neurais
SVM
Séries 
Temporais
Temos o X e o Y e queremos o que explica o Y
K-Médias Kohonen
Análise 
fatorial
PCA Apriori
Só temos o X
DNN DBN
Q 
Learning
NN DL
Temos o X e o Y e queremos atingir o objetivo
Alguns algoritmos
Estimação
Classificação
Previsão
Segmentação
Redução de 
dimensionalidade
Desafio
Otimização
Recomendação
Aprendizagem 
evolutiva
TAREFA 
ANALÍTICA
Alguns algoritmos
Alguns algoritmos
Algoritmos
5 O PODER ANALÍTICO
Modelos de recomendação
• Necessidade atendida
• Forma 
• Valor
• Necessidade
• Resposta
• Melhor trajeto
• Melhor preço
Modelos de segmentação
• Marketing direcionado
Modelos de detecção de Churn
• Retenção de clientes
Modelos de análise de textos
• Descobrindo focos de atuação pela voz do cliente
Modelos de Classificação
• Conhecendo o cliente
Modelos de estimação de KPI
• Melhorando a performance
Modelos prescritivos
• Otimizando gastos e retornos
Modelos preditivos
• Previsão de demanda
Análise de 
redes sociais
Segmentação
Marketing
Next Best 
Offer
Gestão
otimizada em
tempo real
Modelagem
de evasão
Churn
Cálculo de 
Valor de 
Cliente
Fidelização
Segmentação
Análise de 
Sentimentos
Análise de 
Propensão a 
Compra
CANVAS – PROGRAMAÇÃO VISUAL
▪ Expertise em todas etapas de processamento.
ETL DW OLAP DASHBOARDS GERENCIAIS
DASHBOARDS PREDITIVOS
DASHBOARDS INDICADORES DE 
PERFORMANCE
DATA MINING & IA
•C/C++
•PMML
•SVB
•SQL
•SAS
•C#
•JAVA
•SQL C
Base de dados
como um ícone
Técnica 
A
Modelos
Relatórioexcel
Postgre 
SQL
SQL
ORACLE
txt
Técnica B
Modelos
Relatório
Técnica B
Técnica A
Técnica B
Técnica B
Técnica B
Técnica Z
...
MODELOS MATEMÁTICOS PREDITIVOS
Machine Learning Runtimes Deep Learning Runtimes
Authoring Tools
Scalable & modern infrastructure
Decision 
Optimization
Watson 
Explorer
Operationalize
Deployment methods
Streams 
Designer
Batch Edge Streams CoreML Docker
ML/DL Models Python/R 
Functions
Data PipelinesR dashboardsNotebooks
Management & Monitoring
Version Control Lineage Automation
Watson Studio Watson Machine Learning
Build and train at scale Embed ML in your business
IBM Watson Studio & ML
Cases
Casos de Sucesso
IV
Casos de sucesso
1
7
Conseguiu uma melhoria de 200% 
no desempenho do modelo de IA 
para impulsionar um serviço de 
previsão de clientes
Economia de 40% no tempo para 
preparar dados na construção de 
novos modelos de IA usando 
mapas sísmicos 2D, dados 
tectônicos e históricos
Analyze:
Automated AI Lifecycle
Implantou fluxos de trabalho 
automatizados de ciência de dados para 
aplicar aprendizado de máquina para 
otimizar seus modelos de gerenciamento 
de risco do modelo quant
salto de 10x na produtividade de treinamento de IA para 
construir pipelines de IA para smartphones lerem, 
interpretarem informações visuais
Construir confiança nos resultados de IA, 
ajudando os clientes a entender viés, 
mudança regulatória, etc. ao aprovar um 
empréstimo ou linha de crédito.
Análises Preditivas
CONSTRUINDO UMA ANÁLISE JUNTOS!
APLICANDO A 
INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL 
II
Marketing & 
Comunicação
O quanto os gastos de publicidade e os níveis de desconto impactam nas vendas?
Base de dados
III
IA te ajuda a entender os impactos de cada ação
MARKETING
Publicidade
Desconto
VENDAS
?
CANVAS – PROGRAMAÇÃO VISUAL
Base de dados
como um ícone
Técnica 
A
Modelos
Relatórioexcel
Postgre 
SQL
SQL
ORACLE
txt
Técnica B
Modelos
Relatório
Técnica B
Técnica A
Técnica B
Técnica B
Técnica B
Técnica Z
...
Data Science
A base da inteligência artificial
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Acessando na nuvem Criando um IBM ID
IBM Talk‘n‘Labs 2020– Cloud, Data & A.I. / DIGITAL / © 2020 IBM Corporation
ANÁLISE PREDITIVA I
CONSTRUINDO UMA ANÁLISE JUNTOS!
V
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Think 2018 / DOC ID / Month XX, 2018 / © 2018 IBM Corporation 34
ROI : 459%
PAYBACK:
< 6 Meses
Governança
Escalabilidade Integração
Data Science
Multicloud
Resumo - 3
• Abordagens
• Tarefas analíticas
• Exemplos de algoritmos
• Exemplos de aplicação
• Casos de sucesso
• Parte Prática
MUITO 
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