Cada resposta, interpretação, insight e comentario se elabora dentro de cada arquivo.
Desafio_1:
Análise descritiva dos dados (EDA)
Construa uma análise descritiva extraindo conhecimento das variáveis e apresentando quais insights podem ser obtidos a partir delas;
Mostre-nos um caminho para selecionar graficamente as variáveis mais ou menos importantes para cada problema, como elas se relacionam e porquê.
Em cada problema descreva quais outras técnicas poderiam ser aplicadas e porquê você não as escolheu.
Desafio_2_1:
Nessa parte, será necessário implementar um algoritmo de acordo com o paradigma do problema. Cada problema tem um conjunto de métricas que são requeridas. A variável alvo sempre será a coluna de nome “target”, exceto para os problemas não-supervisionados.
Construa um classificador e identifique quais variáveis exercem maior impacto sobre o “target” e informe o porquê interpretando os resultados obtidos.
métricas: precision, recall e F1-score;
Desafio_2_2:
Selecione um sku (produto) e realize uma previsão da demanda do mesmo nos próximos 4 intervalos de tempo de sua escolha (dia, semana, mês, etc)
métricas: rmse, mape;
Desafio_2_3:
Construa um regressor e identifique quais variáveis exercem maior impacto sobre o “target” e informe o porquê interpretando os resultados obtidos.
métricas: RMSE, R2 e cor(target_observado, target_predito);