O documento discute o uso do Azure Machine Learning para classificar empresas usando o algoritmo K-Means. Ele descreve como criar um experimento no Azure ML, carregar e visualizar um conjunto de dados, executar pré-processamento como eliminação de valores ausentes, e executar o K-Means com diferentes configurações para encontrar a melhor classificação.

1. Business Intelligence
Prof. Leandro Guerra
E-mail: leandro.guerra@artedosdados.com.br
@leandro_war
artedosdados.com.br
Azure Machine Learning
fb.com/artedosdados

2. 2
Dendogramas no R
Um pouco mais...

3. 3
Dendogramas no R
Um pouco mais...

4. 4
Dendogramas no R
Um pouco mais...

5. 5
Cloud Computing
Conceito
*http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing
“São grupos de servidores remotos e redes de
software que permitem armazenamento e
processamento de dados centralizados, uqe podem
ser acessados com um computador e conexão à
internet. Os ambiente de Cloud computing podem
ser privados, públicos ou híbridos”

6. 6
Cloud Computing
Alguns provedores
*http://www.intermedia.net/blog/2014/04/01/from-osterman-research-how-to-choose-a-cloud-communications-provider/

7. 7
Windows Azure
Machine Learning

8. 8
Windows Azure
Machine Learning

9. 9
Windows Azure Machine Learning

10. 10
Windows Azure
Criando um novo Experimento

11. 11
Windows Azure
Criando um novo Experimento – Nosso Objetivo

12. 12
Windows Azure
Escolha do dataset e visualização

13. 13
Windows Azure
Visualização dos Dados

14. 14
Windows Azure
Visualização dos Dados

15. 15
Windows Azure
Classificação de Empresas
1

16. 16
Windows Azure
Criando a Estrutura
1
2

17. 17
Windows Azure
Criando a Estrutura
2

18. 18
Windows Azure
Criando a Estrutura
2

19. 19
Windows Azure
Visualização parcial
1
2

20. 20
Windows Azure
Excluindo algumas colunas
1
2
3
4

21. 21
Windows Azure
Eliminando missing values
1
2
3

22. 22
Windows Azure
Executando um script no R
1
2

23. 23
Windows Azure
Executando um script no R

24. 24
Windows Azure
Executando um script no R - Resultado

25. 25
Windows Azure
K-Means
1
3
2

26. 26
Windows Azure
K-Means
1
2
3

27. 27
Windows Azure
K-Means
1
2
3

28. 28
Windows Azure
K-Means - Resultados
1
2
3

29. 29
Windows Azure
K-Means - Resultados

30. 30
Windows Azure
K-Means – Resultados – Com Bigramas e 3 Clusters

31. 31
Windows Azure
K-Means – Resultados – Com Hash de 15 bitsize

32. 32
Windows Azure
Configuração de melhor resultado
Hash com bitsize de 15
Configuração do K-Means

33. 33
Windows Azure
K-Means – Resultados – Com Hash de 24 bitsize
2^24 = 16.777.216 de variáveis!

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Business Intelligence