Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar uma parada que me amarrei em fazer: mini modeling. Nada de software caro ou técnicas mirabolantes, só a gente, uns dados e muita, mas muita tentativa e erro.
Pra começar, peguei uns dados públicos sobre vendas de um e-commerce que achei na internet. Tava meio bagunçado, com umas colunas faltando, outras repetidas… aquele caos que a gente adora, né? Primeira coisa foi dar uma boa limpada: tirei o que não servia, padronizei as datas, essas coisas. Usei o Pandas no Python pra isso, ferramenta salva-vidas!
Depois, pensei: “O que eu quero prever com isso?”. Decidi que ia tentar prever o total de vendas dos próximos meses. Nada muito ambicioso, só pra brincar um pouco. Aí comecei a explorar os dados: fiz uns gráficos de linha pra ver a evolução das vendas ao longo do tempo, uns histogramas pra entender a distribuição dos valores. Descobri que tinha um pico de vendas no final do ano, por causa do Natal, e que as vendas estavam crescendo de forma geral.
Aí veio a parte mais divertida: escolher o modelo. Como era a primeira vez que eu fazia isso, fui no básico: regressão linear. Sei que não é a coisa mais sofisticada do mundo, mas é fácil de entender e implementar. Dividi os dados em treino e teste (80% pra treino, 20% pra teste) e treinei o modelo com os dados de treino. Usei o Scikit-learn pra isso, outra ferramenta fantástica!
Depois de treinado, joguei os dados de teste no modelo pra ver o que ele ia prever. Aí veio o balde de água fria: as previsões estavam muito ruins! Tipo, muito ruins mesmo. Mas calma, faz parte! Analisei os resultados com calma e vi que o modelo estava ignorando o pico de vendas do final do ano.
Pensei: “Preciso dar um jeito de mostrar pro modelo que o Natal existe!”. Aí tive uma ideia: criei uma coluna nova nos dados que indicava se o mês era de dezembro ou não. Se fosse dezembro, a coluna tinha o valor 1, se não fosse, tinha o valor 0. Isso é o que chamam de “feature engineering”, ou seja, criar novas features a partir das existentes pra ajudar o modelo a entender os dados.
Treinei o modelo de novo com os dados modificados e… voilá! As previsões melhoraram bastante! Ainda não estavam perfeitas, mas já dava pra ver que o modelo estava capturando o padrão do pico de vendas no final do ano.
Pra finalizar, calculei algumas métricas pra avaliar o desempenho do modelo: erro médio absoluto, erro quadrático médio, essas coisas. Vi que ainda tinha espaço pra melhorar, mas já tava bem feliz com o resultado. Afinal, tinha saído do zero e conseguido criar um modelo que fazia previsões razoáveis.
O que aprendi com isso? Que mini modeling é uma parada muito legal pra aprender sobre machine learning sem precisar de grandes recursos. Que a limpeza dos dados é fundamental pra ter bons resultados. Que feature engineering pode fazer toda a diferença. E, principalmente, que errar faz parte do processo!
Se você tá começando nessa área, te encorajo a fazer o mesmo: pega uns dados públicos, escolhe um problema simples, e começa a brincar. Tenho certeza que você vai aprender muito! E não se esqueça de compartilhar suas experiências aqui nos comentários, adoro trocar ideias!
Até a próxima, pessoal!
