Como visto na aula 2, aprendemos a consolidar e transformar dados de múltiplas fontes utilizando o Alteryx, garantindo uma base sólida e confiável para análises mais avançadas. Hoje, na continuação dessa jornada, vamos um passo além com a modelagem assistida, utilizando o Alteryx para descobrir insights de marketing e ajustar estratégias de maneira eficiente e baseada em dados.
A aula de hoje é intitulada "Exercício 3 - Machine Learning: Modelagem Assistida", da série de aulas "Alteryx - Da Estratégia à Execução" , onde você irá aprender a prever quais clientes têm maior probabilidade de responder positivamente a uma campanha de cupons de desconto, otimizando o investimento em marketing e aumentando o retorno sobre o investimento, com uso de Machine Learning:
Preparação e Limpeza dos Dados
Antes de iniciarmos a modelagem, é fundamental garantir que a base de dados esteja livre de inconsistências. Para isso, seguimos as seguintes etapas nas aulas anteriores:
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- Importação de Dados: carregamento de um arquivo Excel contendo dados de clientes e transações recentes.
- Seleção e Renomeação de Campos: ajuste dos campos necessários, renomeando e alterando formatos conforme necessário.
- Filtragem e Limpeza de Dados: aplicação de filtros para selecionar apenas dados relevantes e utilização da ferramentas de limpeza para remover inconsistências e valores ausentes.
Construção do Modelo de Previsão
Com a base de dados preparada, passamos à construção do modelo de previsão utilizando a ferramenta de Modelagem Assistida do Alteryx:
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- Configuração da Modelagem Assistida: iniciamos o processo de modelagem assistida, selecionando a variável alvo ("responder") que queremos prever.
- Escolha de Modelos Estatísticos: o Alteryx sugere diversos modelos estatísticos, como árvore de decisão, regressão logística, floresta aleatória e XGBoost. Mantemos todos selecionados para comparar suas eficácias.
- Execução e Comparação de Modelos: o Alteryx executa os modelos e apresenta uma análise detalhada, incluindo a acurácia e outros indicadores estatísticos. No nosso caso, a regressão logística apresentou a melhor performance com uma acurácia de 87,5%.
- Treinamento e Aplicação do Modelo: utilizamos o modelo de regressão logística treinado para prever as respostas dos novos clientes alvos.
Resultados da Análise
A aplicação do modelo treinado permitiu prever, com alta precisão, quais clientes têm maior probabilidade de responder positivamente a uma campanha de cupons de desconto. Com base nos dados históricos de transações e gastos dos clientes, o modelo fornece insights estratégicos para a área de marketing, indicando os clientes ideais para o envio de cupons.
Benefícios da Modelagem Assistida com Alteryx
A automação e simplificação proporcionadas pela modelagem assistida no Alteryx oferecem diversos benefícios:
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- Eficiência: redução significativa do tempo necessário para preparar e modelar dados.
- Precisão: minimização de erros humanos com automação de processos repetitivos.
- Flexibilidade: capacidade de adaptar e modificar fluxos de trabalho conforme necessário.
- Escalabilidade: gerenciamento eficiente de grandes volumes de dados, permitindo análises robustas e detalhadas.
Próximos Passos
A próxima aula da série "Alteryx - Da Estratégia à Execução" será postada na próxima semana e apresentará o "Alteryx Auto Insights ", ferramenta que transforma dados complexos em histórias visuais intuitivas, facilitando a tomada de decisões estratégicas.
Quer saber mais sobre como o Alteryx Designer pode transformar a análise de dados na sua empresa? Entre em contato conosco!
