A parte 1 deste artigo, sobre a tomada de decisão com base em números, tratou da importância dos dados como referência para sustentação de hipóteses, ou seja, sempre que houver um problema é importante a existência de um indicador, para que seja possível a realização de análises.
Hoje vou explicar sobre: a dependência que alguns indicadores têm de outros, a necessidade de possuir dados confiáveis e a importância de olhar para os indicadores do mercado.
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A tomada de decisão em nossas vidas, acontece com base em informações obtidas, estruturadas ou não, desde aquelas pessoais, até questões profissionais importantes, que podem impactar no futuro de uma empresa.
Isso não é novo. Os navegadores portugueses, em suas expedições para o novo mundo, avaliavam informações de tempo, localização, mapas, condições do mar e tomavam decisões de navegação. A diferença de 1500 para 2022, é que hoje as embarcações possuem computadores que podem, além de fornecer informações de uma forma muito mais sofisticada e precisa, realizar previsões.
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Imagine poder prever o que irá acontecer? Tentador não? O ser humano faz isso sempre, imaginamos cenários dos impactos diretos e indiretos de nossas decisões. Agora, imagine a capacidade de prever o resultados de estratégias de venda, marketing para uma empresa. Isso pode ser muito interessante!
Através da matemática e estatística foram criadas fórmulas e algoritmos, que em conjunto com a tecnologia, permitiram nossa mente preditiva, antecipar o que irá acontecer. Hoje vou mostrar algumas técnicas de análise preditiva, para séries temporais, usando o R e o algoritmo ARIMA.
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A utilização de dados, para a tomada de decisões, não é uma novidade no mundo dos negócios. Usamos esse recurso para avaliar o desempenho e projetar estratégias, de modo que produtos e serviços tenham sucesso. O que mudou recentemente foi o fato de acelerarmos a forma e a velocidade de como as análises preditivas são feitas.
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Ao iniciar a análise de um conjunto de dados é necessário entender suas características, possíveis problemas, entre outras particularidades que podem ajudar o cientista de dados no decorrer do estudo. A seguir explico o que é a análise exploratória de dados e como pode ser feita com a ajuda do R.
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