Marketing Analytics e CRISP-DM

Flashcards sobre o processo CRISP-DM e conceitos importantes em Marketing Analytics.

CRISP-DM

Um processo padrão para mineração de dados que é independente da aplicação e da indústria.

Compreensão do Negócio

A fase inicial onde o analista deve entender o problema de negócio e desenhar uma solução.

Compreensão dos Dados

Avaliação das fontes de dados disponíveis e tipos de dados contidos nelas.

Preparação dos Dados

Estruturando dados em uma tabela base analítica (ABT) para modelagem.

Modelação

Fase em que são aplicados algoritmos de machine learning para criar modelos preditivos.

Avaliação

Verificação da eficácia dos modelos antes da implementação.

Customer Lifetime Value (CLV)

Valor total que um cliente gera ao longo do seu relacionamento com uma empresa.

Big Data

Caracteriza-se por cinco dimensões: Volume, Variedade, Valor, Velocidade, Veracidade.

Tabela Base Analítica (ABT)

Estrutura de dados que armazena dados históricos para previsões.

Amostragem

Processo de selecionar uma amostra representativa de um grande conjunto de dados.

Classificação

Tarefa de atribuir uma classe pré-definida a um novo objeto com base em suas características.

Regressão

Modelo de previsão utilizado para prever valores contínuos com base em variáveis independentes.

Aprendizagem Supervisionada

Técnica que utiliza conjuntos de dados com exemplos etiquetados para treinar modelos.

Clustering

Segmentação de dados em grupos ou clusters baseando-se em semelhanças.

Análise Descritiva

Coleta e descrição de dados para compreender o que está a acontecer.

Análise Preditiva

Análise de dados para prever eventos futuros com base em informações passadas.

Análise Prescritiva

Sugerir a melhor ação a tomar em uma situação específica.

Geo-localização

Identificação da localização dos utilizadores no contexto de Business Analytics.

Centralidade de Grau

Mede o número de ligações que um nó tem com outros nós na rede.

IoT (Internet das Coisas)

Conexão de dispositivos à Internet para coletar e compartilhar dados em tempo real.

Bias em Amostragem

Distorções introduzidas quando a amostra não representa fielmente o conjunto original.