O RapidMiner vem evoluindo ano após ano, sendo que neste artigo abordamos duas das mais recentes implementações que abreviam drasticamente o trabalho do Cientista de Dados, AutoModel e Automatic Feature Selection.
O RapidMiner é uma plataforma baseada em fluxo de trabalho que tenta dar a você a maior parte da flexibilidade e capacidade de programação sem precisar saber programar (codificar). Seu estilo de fluxo de trabalho é fácil de usar, arrastando e soltando ícones (drag and drop) que representam as etapas da análise. O que cada ícone faz é controlado por caixas de diálogo em vez de ter que lembrar de comandos. Certamente é preciso de muito mais tempo para aprender a programar do que para aprender uma interface de usuário de fluxo de trabalho.
O Cientista de Dados é um profissional multidisciplinar, com conhecimentos em ciência da computação, matemática, estatística e, principalmente, conhecimentos do negócio onde está inserido e nem sempre é possível e necessário dominar também linguagens de programação como Python ou R.
Por outro lado o RM não é uma plataforma de alto custo, sendo ideal para implementar os processos de Machine Learning para empresas que não desejam investir grandes recursos logo de saída.
Neste artigo usamos uma base de dados comercial em que queremos prever os valores de vendas de lojas no futuro a partir dos dados colhidos em anos anteriores.
•Desenvolver um projeto do início ao final e fornecer um conjunto de previsões usando um modelo de bom desempenho.
Aos que não conhecem nada do RapidMiner recomendo dar uma olhada em https://www.3dimensoes.com.br/blog/categories/rapidminer
A origem deste banco de dados é o site de competições em Machine Learning – Kaggle. (https://www.kaggle.com/c/rossmann-store-sales)
A previsão de vendas é uma tarefa comum realizada pelas organizações. Isso geralmente envolve processos manuais intensivos usando planilhas que exigem entradas de vários níveis de uma organização.
A Rossmann opera mais de 3.000 drogarias em 7 países europeus. Atualmente, os gerentes das lojas Rossmann têm a tarefa de prever suas vendas diárias com até seis semanas de antecedência. As vendas nas lojas são influenciadas por vários fatores, incluindo promoções, competição, feriados escolares e estaduais, sazonalidade e localidade. Com milhares de gerentes individuais prevendo vendas com base em suas circunstâncias únicas, a precisão dos resultados pode ser bastante variada.