Melhore seu conhecimento sobre analise de dados com a versao mais recente do minitab statistical software

© 2020 Minitab, LLC.
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O software estatístico do Minitab
oferece análises de negócios e
análises preditivas, bem como
visualizações essenciais para
permitir a tomada de decisões
orientada por dados.
Todos em uma organização,
independentemente do
conhecimento estatístico, são
empoderados quando têm acesso
a ferramentas de análise fáceis de
usar.

Análise Preditiva...
3
...abrange uma variedade de técnicas
estatísticas de mineração de dados,
modelagem preditiva e machine learning,
que analisam fatos atuais e históricos para
fazer previsões sobre eventos futuros ou
desconhecidos.

Desafios de Regressão
Regressão e regressão logística geralmente não funcionam bem com
grandes conjuntos de dados observacionais.
► Tudo é significativo.
► Suposições de regressão não são atendidas.
► Os relacionamentos não são lineares.
► Valores extremos.
► Muitos valores faltantes.
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A versão mais recente do Minitab
Statistical Software expande nossas
ofertas da Analítica Preditiva
✓ Árvores de Classificação e
Regressão
✓ Validação do Modelo
✓ Integração com Python

Métodos de Machine Learning no Minitab
6
Machine Learning Supervisionado
Algoritmos de Classificação
• Análise Discriminante
• Análise Discriminante Quadrático
• Regressão Logística
• Árvores de Classificação CART
Algoritmos de Regressão
▪ Regressão Simples
▪ Regressão Polinomial
▪ Regressão Múltipla
▪ Regressão Não-Linear
▪ Mínimos Quadrados Parciais
▪ Árvores de Regressão CART
Machine Learning não Supervisionado
Algoritmos de Agrupamento
▪ Agrupamento de Observações
▪ Agrupamento de Variáveis
▪ Agrupamento de K-Médias
Algoritmos de Redução de Dados
▪ Componentes Principais
▪ Análise Fatorial

Novo Menu: Árvores de Classificação e Regressão
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CART (Classification and Regression Trees)
► Machine Learning baseado em árvores
► Constrói modelos de classificação e
regressão em formato da estrutura de uma
árvore
► Disponível para alvos contínuos, binários ou
multinominais
► Ideal para grandes conjuntos de dados
observacionais
► Oferece seleção automática de variáveis
► Resultados são fáceis de interpretar
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(Árvores de Classificação e Regressão)

Árvores de Decisão
►Dois tipos:
▪ Árvores de Classificação: a
resposta é binaria ou
multinominal
▪ Árvores de Regressão: a
resposta é contínua
►Construído usando
particionamento recursivo
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Terminologia
►Nó Raiz: Todo o conjunto
de treinamento. Este é o
ponto de partida da
árvore de decisão.
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Nó Raiz

Terminologia
►Divisor: a regra de
decisão que define como
o nó é particionado.
11
Divisor

Terminologia
►Nó de Decisão: nós que
se dividem em sub-nós.
12
Nó de
Decisão

Terminologia
►Nó Terminal: nós que
não se dividem.
Também são chamados
“folhas”.
13
Nó Terminal

Exemplo da Árvore de Classificação: O que esta contribuindo para o
produto fora das especificações?
Um engenheiro gostaria de entender quais fatores e configurações contribuem para que o produto atenda as
especificações.

Variável de Resposta: Alvo_Especificação

Resultados

Avaliar a precisão do Modelo

Importância relativa das variáveis

Curva característica operativa do receptor (ROC)
❑ ROC avalia a separação de eventos
❑ Quanto mais longe a curva estiver da
linha diagonal, melhor

Flexibilidade para Facilmente Ajustar
uma Árvore Alternativa
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Árvores de Regressão: Árvores de Decisão com uma
Resposta Contínua
Um analista gostaria de entender os fatores que contribuem para uma alta
Net Promoter Score, mais conhecida em inglês como NPS, que é uma
ferramenta que propõe medir a lealdade dos clientes de uma empresa com
base em recomendações
NPS: Em uma escala de 0 a 10, qual a probabilidade desta pessoa
recomendar nossa organização a um amigo ou colega?

Variável alvo: NPS

É melhor usar modelos lineares ou modelos baseados
em árvores?
► Se a relação entre as variáveis X e Y for bem aproximada por um modelo
linear, a regressão linear superará o modelo baseado em árvores.
► Se houver alta não-linearidade entre as variáveis X e Y, um modelo baseado
em árvores superará um modelo de regressão clássico.
► Se o seu objetivo é construir um modelo fácil de explicar, um modelo de árvore
de decisão quase sempre será melhor.
26

VALIDAÇÃO DO MODELO
Verificando se o modelo se encaixa adequadamente
27

Validação
Os dados geralmente são divididos em um conjunto de dados de treinamento
e um conjunto de dados de teste:
► Training (treinamento ou aprendizado) dados usados para criar o
modelo e estimar os coeficientes do modelo.
► Test (teste) dados usados para avaliar o desempenho do modelo. É
usado para produzir valores ajustados, que são então comparados com
as respostas observadas correspondentes nos dados de teste para
avaliar a capacidade preditiva do modelo.
28

Validação: Reforçar os Preditores
► Avaliação da “bondade” de um modelo com os mesmos dados que foram usados para ajustá-lo leva a
modelos sobre ajustados, e modelos sobre ajustados não preveem bem.
► A validação é uma avaliação honesta de quão bem o modelo se ajustara ao novos dados.
29
Modelo com Dados Ajustados Mesmo Modelo com Dados Novos

Validação é Fácil de Incorporar em Sua Analise Preditivas

Integração de Código Aberto (Python)
31
▪ Permite que as pessoas executem scripts
externos de Python que usam variáveis
opcionais do Minitab (colunas, constantes
ou matrizes).
▪ Os resultados são retornados ao Minitab e
exibidos no Painel de Saída, e visível no
Painel Navegador.

Vantagem: Permite que o Minitab faca parte da
comunidade analítica de uma organização
► Os scripts de Python são executados fora do Minitab
► Os dados podem estar em um arquivo externo ou na worksheet do Minitab- isso oferece flexibilidade,
dependendo do tipo de dados
▪ Os scripts Python também podem usar matrizes ou constantes que fazem parte da Minitab worksheet.
► A conectividade com Python ajudara a estender facilmente a funcionalidade do software além do que é
possível na interface ou com uma macro
32

Carta Multi-Vari
34
OLÁ,
Estou de volta.

Gráfico de Variabilidade
35

Melhorias de Desempenho
► Inserir Linhas
► Mesclar Worksheets
► Mover Colunas
► Abrindo arquivos grades do Excel
► Tabelas
► Empilhamento de Worksheets
► Consumo de memoria pelo Gráfico de Caixa
► Consumo de memoria pelo Sumário Gráfico
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Melhorias na Interface com o Usuário
► Botão adicional para maximizar a janela de edição de gráficos
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Analítica de Soluções
Analítica de Soluções é nossa abordagem
integrada para fornecer software e
serviços que permitem que as
organizações tomem melhores decisões,
impulsionando a excelência nos negócios

.2020.1
► Novo menu Analise Preditiva: Arvores de Classificação e Regressão
► Validação cruzada em regressão e regressão logística binária*
► Carta Multi-Vari e Gráfico de Variabilidade
► Aprimoramentos na interface com o usuário
► Melhoras de desempenho
► Integração com o Python
► Opção de enviar resultados ao Minitab Workspace
► Menu Ferramentas Opcionais fornece acesso fácil ao Quality Trainer e ao Minitab Workspace
*Validação com um conjunto de dados de teste somente na regressão logística
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Nossa abordagem: Mais do que análises de negócios… Análises de soluções
Software
Serviços
Treinamento
Aprenda em primeira mão participando de
treinamentos públicos ou personalizados
em suas instalações, de acordo com suas
necessidades.
Consultoria
Ajuda personalizada para solucionar
desafios estatísticos, desde a coleta dos
dados certos até a interpretação da
análise.
Suporte
Assistência com a instalação,
implementação, atualizações de
versão e gerenciamento de licenças.
Domine a estatística
e o Minitab onde
você quiser com o
treinamento online
Aprendizado de
máquina e
software de análise
preditiva
Inicie, acompanhe, gerencie
e execute projetos de
melhoria com painéis em
tempo real
Software estatístico
poderoso que todos
podem usar.
Análise
de dados
Modelagem
Preditiva
Ferramentas visuais de
negócios
Supervisão de
Projetos
4
1
Ferramentas visuais para
promover a excelência de
processos e produtos
Treinamento
online
As análises de soluções constituem nossa abordagem integrada para oferecer software e serviços que possibilitam organizações a tomarem decisões mais acertadas que promovem a
excelência nos negócios.

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