Template Projeto Big Data - Datascience e Analytics Fase 2

Template para entrega do projeto da disciplina Big Data Datascience e Analytics Fase 2 Nome do estudante Insira aqui seu nome Desenvolva um processo de ciência de dados no JASP cobrindo os elementos a seguir Problema de Ciência de dados Qual o problema de ciência de dados vai ser resolvida e a justificativa da resposta Técnicas utilizadas para solucionar o problema Descreva todas as técnicas exploratórias e de machine learning utilizadas para solucionar o problema de ciência de dados Análise descritivas correlações técnicas não supervisionadas técnicas supervisionadas etc Exploração dos dados Sobre cada coluna das 22 do conjunto de dados para cada coluna Qual o tipo de dados NominalOrdinalNuméricoData eou hora Quais são os valores considerados válidos Quantos valores distintos aparecem na coluna Qual o menor e o maior valor e qual a moda Os valores da coluna são numéricos Qual a média e qual o desviopadrão Qual a mediana Você pode apresentar essas informações da maneira como entender mais conveniente como por exemplo em uma tabela parágrafos etc Escolha de ao menos dois algoritmos de aprendizado para a modelagem Apresente os algoritmos utilizados e justifique a escolha Execução dos testes e comparação das métricas de aprendizado Descreva o processo e os resultados obtidos apresentando pelo menos 3 métricas de aprendizado comparando entre os algoritmos escolhidos Utilize e apresente o set seed de acordo com os últimos 4 dígitos da sua matrícula de estudante PUCRS deve estar no arquivo JASP Campus Central Av Ipiranga 6681 CEP 90619900 Porto Alegre RS Brasil Fone 51 33203503 Email relacionamentogradonlinepucrsbr wwwonlinepucrsbr Recomendações Gerenciais Apresente uma reflexão acerca dos resultados obtidos com este projeto Apresentando recomendações gerenciais consistente relacionados as análises utilizadas Arquivo JASP Apresente o Arquivo JASP do projeto completo com todos os testes e devidos comentários Campus Central Av Ipiranga 6681 CEP 90619900 Porto Alegre RS Brasil Fone 51 33203503 Email relacionamentogradonlinepucrsbr wwwonlinepucrsbr Introdução O uso da análise de dados é cada vez mais importante para tomada de decisão gerencial atualmente pois o uso de técnicas de ciência de dados permite que gestores tomem decisões baseadas em fatos concretos em vez de depender de suposições ou intuição Entre as principais razões para a aplicação de análise de dados é a identificação de padrões e tendências melhoria da eficiência operacional personalização de produtos e serviços entre outras estratégias mercadológicas e de desempenho organizacional Objetivo O objetivo deste trabalho é utilizar o conjunto de dados dos clientes dos restaurantes do Samouel e do Giino disponibilizado no arquivo csv e desenvolver um projeto de ciência de dados sobre ele com a ferramenta JASP identificando oportunidades de negócios através de técnicas de Machine Learning Para tanto utilize o conjunto de dados disponibilizado abaixo Caso O conjunto de dados é oriundo de uma pesquisa realizada com os clientes de dois restaurantes em São Paulo Clientes 1400 dicionário de dados e conjunto de dados disponíveis em anexo Um dos restaurantes é o Samouel American Foods especializado em comida norte americana O outro é o Giino Casa de massas um restaurante italiano localizado a cerca de uma quadra de distância do primeiro Ambos os restaurantes servem uma clientela seleta para almoço e jantar Precisamos auxiliar os proprietários dos restaurantes a tomarem as melhores decisões baseadas em dados Enunciado da fase 2 Aplicação de técnicas de análise de dados de acordo com a coleção de dado disponibilizada Para realizar esta fase você precisará instalar o software JASP em seu computador Para isso utilize o passo a passo apresentado na aula 2 Desenvolva um projeto de ciência de dados no JASP cobrindo o Exploração dos dados FASE 1 o Separação da Base de dados em treino e teste o Aplicação das funções indicador set para a replicação dos testes o Utilização da função set seed usar os últimos 6 dígitos da sua matrícula para padronizar a randomização dos algoritmos no caso de replicação o Escolha dos algoritmos de aprendizado Machine Learning para a modelagem pelo menos 2 algoritmos o Execução dos testes e comparações das métricas de aprendizado o Relato dos experimentos lições aprendidas e recomendações gerenciais O que você deve entregar Na fase 2 você precisará entregar 2 arquivos sendo um pdf com o relatório do projeto e o outro um arquivo no formato JASP com a análise e dados O Relatório do Projeto deve conter 1 Problema de ciência de dados 2 Análise exploratória dos dados 3 Avaliação dos Algoritmos utilizados na base de teste 4 Implantação do algoritmo na base de predição 5 Recomendações gerenciais Anexos 1 Resultados das análises JASP 2 Relatório entregue em PDFDOCX acordo com template